基于移动智能终端的老年人跌倒检测方法研究

• 作者: 张新平 张爽 韩帅
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 跌倒检测 决策树 智能手机
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 1613-1619
• 页数: 7页
• 分类号: TP274.5
• 字数: 5124字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.08.027

摘要

将智能手机应用到跌倒检测中能为老年人监护工作、护理人员提供方便和帮助.基于智能手机的疑似跌倒检测可以更加准确地检测出老年人跌倒事件,并且有效降低误报警给老年人带来的不适.利用智能手机采集跌倒行为的实时三轴加速度信号数据,并且分析合成加速度的时域频域曲线分布图,提取波形曲线图中较大差异曲线段数据进行决策树模型的构建训练,利用该模型将跌倒行为和疑似跌倒行为进行区分.实验结果表明:该模型方法的跌倒检测准确率达到90％,是一种有效的老年人跌倒检测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩帅	西安邮电大学计算机学院	3	8	2.0	2.0
2	张爽	西安邮电大学计算机学院	3	10	2.0	3.0
3	张新平	西安邮电大学计算机学院	2	7	2.0	2.0