人口老齡化是世界各國正在面對的一個普遍問題。隨著我國老齡化程度的持續(xù)加劇，對于老年人群體的醫(yī)療資源投入會不斷提高。而與此同時，跌倒已經(jīng)成為老年人日常生活中最為常見的危險行為活動。所以，跌倒檢測系統(tǒng)的研究和應用對降低老年人受到的身心傷害和醫(yī)療成本具有顯著的意義。
目前解決老年人跌倒檢測的方案仍存在許多不足。其中，基于計算機視覺的跌倒檢測技術在無干擾的場景下檢測較為有效，但其易受環(huán)境變化（如背景光線影響、人遮擋問題等）影響。此外，基于可穿戴計算的跌倒檢測技術受限于算法穩(wěn)定性和識別準確率，系統(tǒng)的靈敏度和特異性難以同時得到保證。
針對上述問題本文提出一種融合計算機視覺和可穿戴計算數(shù)據(jù)的跌倒檢測新的方法。首先，設計并開發(fā)了集成三軸加速度計、三軸陀螺儀和藍牙的活動感知模塊，實現(xiàn)實時采集、傳輸人體活動數(shù)據(jù)：其次，使用深度學習算法從攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)提取人體姿態(tài)特征數(shù)據(jù)：最后，對采集的人體活動數(shù)據(jù)和姿態(tài)數(shù)據(jù)進行規(guī)范化和時序化處理，設計了兩個深度學習網(wǎng)絡分別對數(shù)據(jù)進行特征提取，并將兩特征進行特征層數(shù)據(jù)融合，在此基礎上構建神經(jīng)網(wǎng)絡對融合數(shù)據(jù)進行活動本文搭建了實驗平臺并進行了算法測試，其中，本文跌倒檢測算法針對離線測試數(shù)據(jù)的準確率為992%，平均敏感度為995%、平均特異性為99.8%：針對在線數(shù)據(jù)系統(tǒng)測試準確率為98.9%、平均敏感度為99.2%、平均特異性為99.5%
實驗結果證明了利用計算機視覺和可穿戴計算數(shù)據(jù)融合的跌倒檢測具有較高的準確率和魯棒性。
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上傳時間： 2022-03-14
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上傳時間： 2022-03-18
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上傳時間： 2013-12-05
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上傳時間： 2015-06-07
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上傳時間： 2014-01-19
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上傳時間： 2014-01-06
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上傳時間： 2014-01-13
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上傳時間： 2016-02-29
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上傳時間： 2016-07-23
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上傳時間： 2014-01-10
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上傳時間： 2013-12-21
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上傳時間： 2017-03-19
上傳用戶：zhengzg
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上傳時間： 2017-09-13
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上傳時間： 2014-01-15
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上傳時間： 2016-03-11
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上傳時間： 2013-11-28
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上傳時間： 2013-12-25
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上傳時間： 2013-12-20
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上傳時間： 2015-11-30
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