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基于特征值加权平均和阈值法相结合的老人跌倒检测方法
专利权人:
吉林大学
发明人:
刘书彦,丛玉良,薛科
申请号:
CN201911178456.6
公开号:
CN111035391A
申请日:
2019.27.11
申请国别(地区):
CN
年份:
2020
代理人:
摘要:
本发明公开了一种基于特征值加权平均和阈值法相结合的老人跌倒检测方法,包括:姿态传感器信号的读取;信号的预处理与特征值的提取;对最大合加速度、最大合角速度、最大倾角进行归一化;将最大合角速度归一化值和最大合加速度归一化值进行加权平均,将最大合角速度归一化值和最大倾角归一化值进行加权平均;对得到的两个加权平均值以及某些特征值设定阈值,并分别与各自阈值进行比较,根据比较结果判定是否跌倒。本发明通过对特征值进行加权平均,并设定多个阈值进行判定,有效地提高了识别准确率,通过滑动数据窗实现了实时检测,且算法计算量小,本发明考虑了10种ADL即跑步、步行、上楼、下楼、坐下、跳跃、下蹲起立、弯腰、转身、躺下。
来源网站:
中国工程科技知识中心
来源网址:
http://www.ckcest.cn/home/

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