期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
采用卷积神经网络的老年人跌倒检测系统设计
被引量：
18
1
作者
吕艳
张萌
+2 位作者
姜吴昊
倪益华
钱小鸿
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期1130-1138,共9页
为了利用便携式设备准确检测老年人的跌倒状况,针对传统算法中人为设计特征造成的不完备性,构建一种基于卷积神经网络(CNN)的老年人跌倒检测模型.以智能手机内置的三轴传感器作为数据获取源,将采集的人体姿态信息进行滤波、标准化、采...
为了利用便携式设备准确检测老年人的跌倒状况,针对传统算法中人为设计特征造成的不完备性,构建一种基于卷积神经网络(CNN)的老年人跌倒检测模型.以智能手机内置的三轴传感器作为数据获取源,将采集的人体姿态信息进行滤波、标准化、采样等操作后,输入到所设计的模型中;采用梯度下降和适应性动量优化方法进行多层卷积神经网络训练和优化,获得模型关键参数训练并优化模型关键参数;利用学习到的深层次特征进行样本分类.实验结果表明:所设计的模型对于跌倒检测的准确率明显高于一般的机器学习算法模型,并且在对跌倒和非跌倒的区分检测中,精确率和召回率都保持了较高的稳定水平.
展开更多
关键词
跌倒检测
手机传感器
卷积神经网络(CNN)
深度学习
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
采用卷积神经网络的老年人跌倒检测系统设计
被引量：
18
1
作者
吕艳
张萌
姜吴昊
倪益华
钱小鸿
机构
浙
江
农林大学工程学院
浙
江
大学机械工程学院
银江股份有限公司银江研究院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期1130-1138,共9页
基金
浙江省自然科学发展基金资助项目(LZ15E050003
LQ16E050013)
+1 种基金
浙江省科技厅公益资助项目(2015C31104)
国家自然科学基金资助项目(61175125)
文摘
为了利用便携式设备准确检测老年人的跌倒状况,针对传统算法中人为设计特征造成的不完备性,构建一种基于卷积神经网络(CNN)的老年人跌倒检测模型.以智能手机内置的三轴传感器作为数据获取源,将采集的人体姿态信息进行滤波、标准化、采样等操作后,输入到所设计的模型中;采用梯度下降和适应性动量优化方法进行多层卷积神经网络训练和优化,获得模型关键参数训练并优化模型关键参数;利用学习到的深层次特征进行样本分类.实验结果表明:所设计的模型对于跌倒检测的准确率明显高于一般的机器学习算法模型,并且在对跌倒和非跌倒的区分检测中,精确率和召回率都保持了较高的稳定水平.
关键词
跌倒检测
手机传感器
卷积神经网络(CNN)
深度学习
Keywords
fall detection
smart phone sensor
convolutional neural network (CNN)
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用卷积神经网络的老年人跌倒检测系统设计
吕艳
张萌
姜吴昊
倪益华
钱小鸿
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
