【摘 要】
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跌倒是全球第二大意外伤害死亡原因,在跌倒后及时进行救治,可以极大地减少由意外带来的伤害和损失。传统的跌倒检测方法主要基于可穿戴设备或光学设备,在使用场景或舒适性上受到了很多的限制,而利用无线信号的信道状态信息（Channel State Information,CSI）可以实现无接触的跌倒检测。近年来,虽有许多工作提出了基于CSI的无接触跌倒检测方法,但是这些方法容易受到环境变化的影响,在部署至新
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跌倒是全球第二大意外伤害死亡原因,在跌倒后及时进行救治,可以极大地减少由意外带来的伤害和损失。传统的跌倒检测方法主要基于可穿戴设备或光学设备,在使用场景或舒适性上受到了很多的限制,而利用无线信号的信道状态信息（Channel State Information,CSI）可以实现无接触的跌倒检测。近年来,虽有许多工作提出了基于CSI的无接触跌倒检测方法,但是这些方法容易受到环境变化的影响,在部署至新环境时需要繁琐的数据标记和模型训练过程。针对上述问题,结合图像领域自监督学习的思想,提出了一种基于自监督学习和CSI的跌倒检测方法。该方法将跌倒检测分为动作检测和跌倒判断两个步骤。动作检测步骤的目标是分割静止和运动场景下的CSI数据,将包含运动信息的CSI片段转化为三通道图像。为此,首先对数据进行插值和降噪处理,采用了局部异常因子检测算法实现场景分割,提出了一种将固定长度的CSI片段转换为图像的方法。跌倒判断步骤的目标是通过CSI图像判断是否有跌倒发生。在训练阶段,根据对比学习的思想,通过数据增强、编码器、投影头和对比损失等多个环节构建用于特征提取的编码器,并针对CSI图像的特点,提出了一种数据增强方式。对比训练完成后,连接编码器与分类器,在新环境中使用少量标签样本调整分类器,实现跌倒判断。为了综合评估方案的性能,使用了商用Wi-Fi设备分别在两种不同的场景下进行了大量实验,和现有的方法进行分析对比。实验发现,不同数据增强的类型对性能有较大影响,使用更深的网络、采用非线性投影头也可以提高性能。实验结果表明,基于自监督学习的跌倒检测方法在固定场景下的精确率为87.80%,接近有监督方案,整体响应时间低于20毫秒,能够有效地提供实时检测。新场景下,自监督学习的方法使用少量标签样本进行调整即可达到87.36%的精确率,优于其他方法,并且在灵敏度和特异性上分别提高了3%和12%。
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