一种基于可移动传感器组合设备的人体跌倒检测方法
- 专利权人:
- 电子科技大学
- 发明人:
- 李巧勤,杨尚明,刘勇国,陶文元,杨晓帅,刘晞
- 申请号：
- CN201910853810.4
- 公开号：
- CN110659677A
- 申请日:
- 2019.10.09
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于电子信息检测技术领域,公开了一种基于可移动传感器组合设备的人体跌倒检测方法,包括:基于可穿戴传感器系统采集人体用户传感器数据。对采集的传感器数据进行数值归一化处理。采用基于时序多模态学习的CorrRNN模型对采集的传感器数据分类。通过腰部及腕部传感器收集数据分别构建分类器,并对分类结果加权组合得到跌倒类别判断结果。本发明提出的方法通过两个可穿戴传感器结合进行跌倒检测,采用了CorrRNN模型,该模型以无监督的方式进行训练,消除了对标记数据的需要,并且结合GRU以捕获长期依赖性和时序输入结构。可极大提高跌倒检测检测精度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
