[发明专利]基于遗传算法和概率神经网络的远程摔倒检测方法及系统有效
| 申请号： | 201710312519.7 | 申请日： | 2017-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN107019501B | 公开（公告）日： | 2020-05-05 |
| 发明（设计）人： | 王晶晶;杨斌;侯伟;龚军;孙昂;胡长军 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | A61B5/0205 | 分类号： | A61B5/0205;A61B5/11;A61B5/145;A61B5/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250014 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于遗传算法和概率神经网络的远程摔倒检测方法，该方法包括以下步骤：(1)采集老年人身体信息：采集老年人的三轴加速度和姿态角，计算特征值，组成特征向量；(2)分类检测：构建概率神经网络，并采用遗传算法优化概率神经网络，通过优化后的概率神经网络根据步骤(1)中特征向量，对老年人摔倒行为与类摔倒行为进行分类检测；(3)远程监测：将步骤(2)中监测到的老年人摔倒信息上传至服务器，并由服务器发送至远程监控终端进行监控。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 概率 神经网络 远程 摔倒 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于遗传算法和概率神经网络的远程摔倒检测方法，其特征是：该方法包括以下步骤：(1)采集老年人身体信息：采集老年人的三轴加速度和姿态角，计算特征值，组成特征向量；(2)分类检测：构建概率神经网络，并采用遗传算法优化概率神经网络，通过优化后的概率神经网络根据步骤(1)中特征向量，对老年人摔倒行为与类摔倒行为进行分类检测；(3)远程监测：将步骤(2)中监测到的老年人摔倒信息上传至服务器，并由服务器发送至远程监控终端进行监控。
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