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一种基于集成决策树的跌倒检测方法和系统
- 专利权人:
- 中国科学院计算技术研究所
- 发明人:
- 陈益强,吴桐,谷洋,肖云龙,王记伟
- 申请号：
- CN201910354991.6
- 公开号：
- CN110222708A
- 申请日:
- 2019.29.04
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提出一种基于集成决策树的跌倒检测方法和系统,包括:对于标记为跌倒的第一加速度数据,取其中平方和最大的点,根据预设时间段范围取点左右的数据段作为原始集,对于标记为非跌倒的第二加速度数据,通过滑窗每次取预设时间段范围的数据段加入原始集,得到最终集,通过快速傅里叶变换提取最终集中各数据段的多维特征作为训练特征;创建多棵决策树,以训练特征作为输入特征,分别输入决策树以迭代训练各决策树,通过每一棵决策树去拟合上一棵决策树的残差,集合训练完成的决策树作为集成学习模型;获取待跌倒检测的第三加速度数据,利用滑窗的方法提取第三加速度数据的数据段作为检测数据,将检测数据输入至集成学习模型,得到跌倒检测结果。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
