作者:孙子文,孙晓雯 单位:国防科技大学计算机学院 出版:《计算机工程与科学》2017年第02期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSJK2017020170 DOC编号:DOCJSJK2017020179 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于支持向量机的跌倒检测方法研究》PDF+DOC2014年第09期 梁维杰,张应红,景晖,黄博,郑骥 《可穿戴式跌倒检测及防护装置的研究现状》PDF+DOC2017年第03期 王维念,胡兆燕,陈正龙,赵柏淦 《基于人体姿态的PSO-SVM特征向量跌倒检测方法》PDF+DOC2017年第10期 麻文刚,王小鹏,吴作鹏 《基于SVD特征降维和支持向量机的跌倒检测算法》PDF+DOC2017年第01期 白勇,孙晓雯,秦昉,孙子文 《基于三轴加速度传感器的跌倒检测研究》PDF+DOC2014年第18期 张军建,赵捷,安佰京,尹文枫,陈甜甜,李大鹏,张春游 《矿井CO浓度的支持向量机数据融合检测方法》PDF+DOC2008年第36期 黄为勇,童敏明,任子晖 《人体跌倒的鲁棒检测方法》PDF+DOC2013年第05期 李正周,陈联涛,刘勇,高媛,于帆 《基于噪声嵌入的跌倒检测系统设计》PDF+DOC2017年第02期 李仲年,臧春华,杨刚,项嵘 《基于手机传感器的交通状态识别研究》PDF+DOC2019年第04期 杨津达,曹永春,林强,满正行,刘新帅 《MEMS传感器ADIS16209原理与应用》PDF+DOC2012年第09期 阮建斌
  • 针对人体跌倒检测阈值算法在由于阈值设定不当而引起的检测精度下降问题,采用支持向量机方法决定跌倒检测的阈值大小。从加速度传感器中获取人体运动信号,提取合加速度以及倾角作为分类特征,根据人体在跌倒时经过的失重、撞击地面和平稳三个阶段,建立基于阈值的跌倒检测模型。采用所建立的跌倒检测模型,分别用支持向量机方法以及人工方法设定阈值,仿真结果显示采用支持向量机设定阈值的检测效果优于对比算法,结果表明本文方法能有效识别跌倒。

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