[发明专利]基于卷积神经网络和手机传感器数据的跌倒检测方法有效
| 申请号： | 201710322157.X | 申请日： | 2017-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN107153871B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 吕艳;张萌;倪益华 | 申请（专利权）人： | 浙江农林大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 郑磊 |
| 地址： | 311300 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络和手机传感器数据的跌倒检测方法，采用手机传感器数据训练卷积神经网络模型，包括以下操作：通过人体携带的智能手机采集加速度和角速度数据，整理后输入到卷积神经网络模型中，设计的卷积神经网络模型包含特征抽象和识别分类等多个任务层，经过随机梯度下降优化逐步调整模型参数，在实时检测阶段，将整理后的手机传感器数据输入到卷积神经网络模型中，通过模型输出预测人体是否发生跌倒。相较于传统的阈值检测和一般机器学习检测，提高了精度，该方法尤其适用于对老年人及幼小儿童等的日常安全监测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 手机 传感器 数据 跌倒 检测 方法 | ||
【主权项】：
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