【摘 要】
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随着人口老龄化的加剧,跌倒风险正成为影响老年人健康的一个重要因素。可穿戴设备具有体积小、隐私保护和检测范围广等优点,因此,可穿戴设备现在被广泛用于获取数据,以研究智能医疗中的跌倒事件。及时发现老年人跌倒并及时救治可以很大程度地减少跌倒事件带给老年人的伤害。但是老年人具有行动缓慢等情况,使用传统的跌倒检测方法可能存在漏报和误报的情况。本研究工作使用基于深度学习的改进跌倒检测算法和基于机器学习的改进跌
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随着人口老龄化的加剧,跌倒风险正成为影响老年人健康的一个重要因素。可穿戴设备具有体积小、隐私保护和检测范围广等优点,因此,可穿戴设备现在被广泛用于获取数据,以研究智能医疗中的跌倒事件。及时发现老年人跌倒并及时救治可以很大程度地减少跌倒事件带给老年人的伤害。但是老年人具有行动缓慢等情况,使用传统的跌倒检测方法可能存在漏报和误报的情况。本研究工作使用基于深度学习的改进跌倒检测算法和基于机器学习的改进跌倒检测算法来对跌倒行为进行检测。具体的研究内容包括以下两方面:（1）基于双向长短期记忆神经网络的跌倒检测算法提出基于双向长短期记忆神经网络的跌倒检测算法,用于跌倒行为的判别。考虑到跌倒数据集大多是采用青年人模拟老年人的行为得到的,而青年人与老年人的行动差异较大,故使用神经网络来提取更深层次的特征。但是跌倒行为的判断不仅与跌倒之前的数据变化有关,还与跌倒之后的数据变化有关,故使用双向长短期记忆神经网络来提取跌倒行为中更深层次的特征。此外,只选取跌倒行为发生的瞬间有限窗口,可能会产生误报和漏报的情况,故将适当延长滑动窗口的时间,从而在提高跌倒检测的精度同时也能达到跌倒检测的实时性要求。在Sis Fall数据集上的实验表明,基于双向长短期记忆神经网络的跌倒检测算法能够更准确地检测跌倒行为。（2）面向跌倒检测的Lasso-LGB算法提出一种面向跌倒检测的Lasso-LGB算法,用来检测人体是否处于跌倒状态。基于机器学习的跌倒检测算法难点是特征向量和分类器的选择。针对主成分分析算法提取的特征对于跌倒检测的效果并不理想,提出使用Lasso回归算法来选择跌倒数据特征向量中的主要特征来提高检测精度。轻量级梯度提升机可以快速检测出跌倒行为并保持较高的检测精度,本研究工作融合Lasso回归和轻量级梯度提升机（Lightweight Gradient Boosting Machine,Light GBM）,提出了Lasso-LGB算法。在Sis Fall和Mobi Act数据集上的实验表明,Lasso-LGB算法可以提高跌倒检测的精度,同时满足准实时检测的需求。
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