基于时序分析的人体摔倒预测方法

• 作者: 佟丽娜 宋全军 葛运建
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 摔倒预测 时间序列 隐马尔可夫模型
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 273-279
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2012.02.013

摘要

提出一种基于人体动作状态序列时序分析法的人体摔倒预测方法.融合特征部位加速度信息为时间序列,选取摔倒过程中人体与低势物体碰撞前的过程序列段作为样本训练隐马尔可夫模型(HMM),通过分析输入序列与HMM的匹配程度实时分析当前时刻人体摔倒的风险.实验证明该方法取得良好的预测效果,并且可有效区分摔倒过程与其它日常生活行为过程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛运建	中国科学院合肥智能机械研究所机器人传感器与人机交互实验室	115	1661	19.0	36.0
2	宋全军	中国科学院合肥智能机械研究所机器人传感器与人机交互实验室	24	210	6.0	14.0
3	佟丽娜	中国科学院合肥智能机械研究所机器人传感器与人机交互实验室	4	176	4.0	4.0