应用多传感器和SVM的跌倒检测系统

• 作者: 朱旭昇
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 跌倒检测 视频图像 加速度计 数据融合 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 分类号: TP274.5
• 字数: 3358字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2019.04.002

摘要

常见的跌倒检测方法包括基于视频、基于穿戴式和基于环境传感器三种,每种方法都有其优缺点.本文给出一种基于多传感器和支持向量机(SVM)的人体跌倒检测系统,该系统首先基于摄像头和加速度计同时获取人体运动信息,提取数据特征,然后融合特征构建特征向量,利用SVM对特征向量进行分类,最终确定跌倒与否.实验测试表明,利用多传感器进行跌倒检测可以使准确度达到99.5％,与单一传感器比较,检测性能有显著提高,误判和漏判情况明显减少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱旭昇	广东工业大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0