一种基于加速度传感器的人体跌倒识别方法

• 作者: 卢先领 徐保国 王洪斌 王莹莹
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 跌倒识别 三轴加速度传感器 隐马尔科夫模型 身体倾角
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 1109-1111,1115
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.04.040

摘要

为了减少老年人因跌倒而造成的伤害,及时有效地识别跌倒行为,提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒识别方法.首先将加速度传感器放置于人体腰腹位置,采集人在运动时的加速度变化数据；然后使用日常活动数据训练隐马尔科夫模型(HMM),利用老年人活动状态相对较少的特点,从测量数据与HMM的匹配程度寻找“疑似”跌倒行为；最后计算短暂时间内的身体倾角,检测人体躺卧姿态,完成跌倒识别.利用HMM和身体倾角识别跌倒,解决了生活中缺乏跌倒数据训练样本的问题,提高了某些近似行为的区分度.仿真结果表明,该方法在有效识别跌倒行为的同时,提高了正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢先领	江南大学物联网工程学院	29	232	8.0	14.0
2	徐保国	江南大学物联网工程学院	277	2198	22.0	30.0
3	王莹莹	江南大学物联网工程学院	12	98	4.0	9.0
4	王洪斌	江南大学物联网工程学院	6	105	5.0	6.0