【摘 要】
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随着人口老龄化问题不断加剧,独居老人的健康成为全社会关注的热点问题。如何对老人跌倒进行精准检测以减少意外的发生是目前急需解决的重要问题。目前跌倒检测大多数的研究主要集中在算法优化上,而没有充分考虑到因前倾、后仰等类跌倒动作的影响导致检测结果误报率过高等问题。针对目前人体跌倒检测中存在的问题,本文的研究内容主要包括以下几点:（1）本文提出了一种基于父子关联结构的人体行为模型和三维映射算法。在人体运动
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随着人口老龄化问题不断加剧,独居老人的健康成为全社会关注的热点问题。如何对老人跌倒进行精准检测以减少意外的发生是目前急需解决的重要问题。目前跌倒检测大多数的研究主要集中在算法优化上,而没有充分考虑到因前倾、后仰等类跌倒动作的影响导致检测结果误报率过高等问题。针对目前人体跌倒检测中存在的问题,本文的研究内容主要包括以下几点:（1）本文提出了一种基于父子关联结构的人体行为模型和三维映射算法。在人体运动过程中,通过安卓设备获取佩戴位置的父子关节点行为数据,而后为模型中其他关节点分配行为数据,以此来过滤无效关节点数据对检测结果造成的影响,最后利用三维坐标映射算法将二维坐标数据映射为三维坐标,扩大跌倒时关节点偏移位置的检测范围。（2）本文提出了人体行为模型位置预测算法。通过该预测算法可以对人体跌倒前后的关节点位置偏移值进行对比分析,如果关节点偏移位置仍在检测单元格空间之内,那么系统会判定此时的研究对象处于正常行为状态,如果此时的位置变化超出了单元格范围,系统会对单元格相对于整个人体行为模型检测网络的偏移量进行对比分析,一旦检测的单元格空间范围即将超出跌倒检测网络,则证明人体处于跌倒状态。该算法减少了人体类跌倒运动对实验的干扰,从而使检测结果更加精准,并且更有效的降低了误报率。
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