【摘 要】
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目的:设计并实现了一款不依赖网络环境、高精度、低迟延的老年人跌倒检测装置.方法:提出一种网格搜索优化的支持向量机跌倒检测算法(IGS-SVM),该方法首先用支持向量机算法对采集到的数据集进行训练,然后再利用改进的网格搜索寻找模型最优参数,最后将模型配置到树莓派终端进行实时跌倒检测.结果:实验表明本跌倒检测系统的准确率为98.06％、敏感度为96.81％,特异度为98.67％.结论:与传统的简单阈值跌倒检测系统相比,本系统能识别的跌倒动作种类较多且跌倒检测准确率更高.
【机 构】
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中国计量大学信息工程学院,浙江杭州310018
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目的:设计并实现了一款不依赖网络环境、高精度、低迟延的老年人跌倒检测装置.方法:提出一种网格搜索优化的支持向量机跌倒检测算法(IGS-SVM),该方法首先用支持向量机算法对采集到的数据集进行训练,然后再利用改进的网格搜索寻找模型最优参数,最后将模型配置到树莓派终端进行实时跌倒检测.结果:实验表明本跌倒检测系统的准确率为98.06％、敏感度为96.81％,特异度为98.67％.结论:与传统的简单阈值跌倒检测系统相比,本系统能识别的跌倒动作种类较多且跌倒检测准确率更高.
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