作者：王晓雷,李栋豪,郑晓婉,娄泰山,丁国强,焦玉召,赵红梅 单位：中国电子学会 出版：《电子测量与仪器学报》2019年第11期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZIY2019110270 DOC编号：DOCDZIY2019110279 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对现有跌倒检测方法动作识别效率低、适应性差等问题，提出基于RBF神经网络的跌倒检测方法，通过径向基函数(RBF)判别人体是否处于跌倒状态。分析了人体跌倒和其他日常行为运动特征，对人体的日常行为动作进行分类。利用惯性传感器采集人体运动加速度和角速度，以加速度和角速度组合为运动特征向量，采用RBF神经网络进行训练，构建RBF函数分类器，对人体动作行为进行判别，从而识别人体跌倒状态。实验将人体运动行为分为正常行走、跑步、上下楼梯、前向跌倒、侧向跌倒5类，训练样本采用1 500例，测试样本500例，其中每类动作各包含100例测试样本。结果表明，当RBF模型隐含层数为350时，5类动作的准确率均可达到80%以上，且跌倒检测平均准确率为96%。因此基于RBF神经网络分类的跌倒检测算法能够准确地检测人体跌倒行为。

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