[发明专利]一种摔倒检测算法

摘要

本发明公开了一种摔倒检测算法，其整体步骤为采集人体正常运动或模拟摔倒时产生的DevcieMotion数据记录；获取摔倒事件集以及ADL事件集；采用特征抽取的方法将连续的运动事件记录转化为一个特征向量记录，从而得到训练用的样本集；分析对比多种经典分类算法在基于不同数据种类组合方式的特征向量时的性能表现，选出全局性能表现最佳的一种算法，并对该算法中的判断条件进行分类器训练；利用训练好的分类器进行未知运动事件的判别。本发明能够充分利用目前智能设备中提供的加速度计、陀螺仪、磁力计等多种传感器数据源进行摔倒检测，具有检测结果准确、可靠，操作难度较低的优点，并且易于在智能手机上实现，具有广泛的实用性。

主权项

一种摔倒检测算法，其特征在于：所述算法的整体步骤如下：步骤一、通过iOS系统的智能移动设备采集人体正常运动或模拟摔倒时产生的DevcieMotion数据记录；步骤二、通过人工标记的方式获取FALL事件集以及通过C语言程序实现随机的从ADL记录中抽取ADL事件集；步骤三、由于抽取出的运动事件集是一系列连续的运动数据记录，采用特征抽取的方法将连续的运动事件记录转化为一个特征向量记录，从而得到训练用的样本集；步骤四、分析对比多种经典分类算法在基于不同数据种类组合方式的特征向量时的性能表现，选出全局性能表现最佳的一种算法，并对该算法中的判断条件进行分类器训练；步骤五、利用训练好的分类器进行未知运动事件的判别；步骤六、利用设备静止时间、设备相对高度变化以及老人心率数据波动信息，减少摔倒检测算法的误报率，从而进一步提高算法准确性。