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基于卡尔曼滤波与k-NN算法的可穿戴跌倒检测技术研究
被引量：
13
1
作者
何坚
周明我
王晓懿
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期2627-2634,共8页
针对老年人跌倒检测的准确性和实时性需求,该文首先建立了基于姿态角的活动描述模型,研发了集成加速度传感器、陀螺仪和蓝牙的活动感知模块,从而实时采集运动变化数据并使用蓝牙发送到智能手机。其次,选取姿态角及加速度信号向量模作为...
针对老年人跌倒检测的准确性和实时性需求,该文首先建立了基于姿态角的活动描述模型,研发了集成加速度传感器、陀螺仪和蓝牙的活动感知模块,从而实时采集运动变化数据并使用蓝牙发送到智能手机。其次,选取姿态角及加速度信号向量模作为特征量,通过卡尔曼滤波对数据进行去噪与融合,并应用滑动窗口和k-NN算法实现了可实时感知老年人跌倒并报警的系统。实验证明系统在二分类场景下的跌倒检测准确率为98.9%,而敏感度和特异性分别达到98.9%和98.5%,验证了系统具有良好的实时性和较高的准确率。
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关键词
计算机应用技术
跌倒检测
数据融合
卡尔曼滤波
k-NN算法
姿态角
信号向量模
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题名
基于卡尔曼滤波与k-NN算法的可穿戴跌倒检测技术研究
被引量：
13
1
作者
何坚
周明我
王晓懿
机构
北京未来网络科技高精尖创新中心
北京市物联网软件与系统工程技术研究中心
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期2627-2634,共8页
基金
国家自然科学基金(61602016)~~
文摘
针对老年人跌倒检测的准确性和实时性需求,该文首先建立了基于姿态角的活动描述模型,研发了集成加速度传感器、陀螺仪和蓝牙的活动感知模块,从而实时采集运动变化数据并使用蓝牙发送到智能手机。其次,选取姿态角及加速度信号向量模作为特征量,通过卡尔曼滤波对数据进行去噪与融合,并应用滑动窗口和k-NN算法实现了可实时感知老年人跌倒并报警的系统。实验证明系统在二分类场景下的跌倒检测准确率为98.9%,而敏感度和特异性分别达到98.9%和98.5%,验证了系统具有良好的实时性和较高的准确率。
关键词
计算机应用技术
跌倒检测
数据融合
卡尔曼滤波
k-NN算法
姿态角
信号向量模
Keywords
Computer application technology
Fall detection
Data fusion
Kalman filter
k-NN algorithm
Attitude angle
Signal vector magnitude
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于卡尔曼滤波与k-NN算法的可穿戴跌倒检测技术研究
何坚
周明我
王晓懿
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
13
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