基于可穿戴设备的跌倒检测算法综述

• 作者: 忽丽莎 王素贞 胡春雨 蒋鑫龙 陈振宇 陈益强 高兴宇 高晨龙
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 可穿戴设备 跌倒检测 健康监护 机器学习
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 1717-1728
• 页数: 12页
• 分类号: TP181
• 字数: 9727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2018.09.012

摘要

综述2013-2018年基于穿戴式惯性传感器的跌倒检测研究工作.从跌倒的定义出发,阐述常规跌倒行为的几种状态、跌倒的分类方式及其类别.以可穿戴跌倒检测系统框架为基础,依次从数据采集、预处理、特征提取、模型构建等角度分别展开介绍当前的研究工作.归纳用于跌倒检测性能评估的一系列技术指标,展示9个跌倒检测的公开数据集,以及当前跌倒检测研究工作在这些数据集上的检测精度.旨在为后续开展可穿戴跌倒检测工作提供借鉴与参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈益强	中国科学院计算技术研究所	64	831	16.0	26.0
2	王素贞	河北经贸大学信息技术学院	37	198	10.0	12.0
3	蒋鑫龙	中国科学院计算技术研究所	6	112	3.0	6.0
4	高兴宇	中国科学院微电子研究所	9	21	3.0	4.0
5	忽丽莎	河北经贸大学信息技术学院	3	14	2.0	3.0
6	胡春雨	中国科学院计算技术研究所	2	14	2.0	2.0
7	陈振宇		2	14	2.0	2.0
8	高晨龙	中国科学院计算技术研究所	1	11	1.0	1.0