一种基于时序分析异常数据的跌倒行为监测方法

• 作者: 张新平 梁琛 王忠民
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 行为识别 时序分析 异常监测
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 839-843
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.03.041

摘要

针对疑似跌倒行为在跌倒监测中经常造成误报的问题,提出了一种基于时间序列分析异常数据的跌倒监测方法.该方法对手机加速度信号进行时间序列分析,通过计算相邻时间窗口之间的相关系数来检测异常数据,利用分类器算法对疑似跌倒行为与真实跌倒行为的异常数据样本进行分类.该跌倒监测方法准确率为95％,比传统跌倒监测的方法准确率提高了19％,误报率下降了5.3％.实验结果表明,本方法是一种可行的跌倒监测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁琛	西安邮电大学计算机学院	10	33	3.0	5.0
2	王忠民	西安邮电大学计算机学院	88	745	14.0	23.0
3	张新平	西安邮电大学计算机学院	2	7	2.0	2.0