作者:李政 单位:西安电子科技大学 出版:《电子科技》2015年第03期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFDZKK2015030030 DOC编号:DOCDZKK2015030039 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于支持向量机的跌倒检测方法研究》PDF+DOC2014年第09期 梁维杰,张应红,景晖,黄博,郑骥 《基于阈值与PSO-SVM的人体跌倒检测研究》PDF+DOC2016年第05期 孙晓雯,孙子文,秦昉 《基于三轴加速度传感器的跌倒检测研究》PDF+DOC2014年第18期 张军建,赵捷,安佰京,尹文枫,陈甜甜,李大鹏,张春游 《基于加速度特征的人体跌倒检测算法》PDF+DOC2015年第01期 高晓娟,徐光辉,张欢,薛文生 《基于三轴加速度传感器的老人摔倒检测》PDF+DOC 崔英辉,詹林 《基于加速度传感器的无线跌倒检测系统》PDF+DOC2016年第01期 秦昉,孙子文,白勇 《基于半监督学习的跌倒检测系统设计》PDF+DOC2016年第10期 李仲年,臧春华,杨刚,项嵘 《基于Android平台的老人跌倒检测算法及APP设计》PDF+DOC2016年第07期 梁建辉,杜洪波,姚云飞,杨文,王傲 《基于SVD特征降维和支持向量机的跌倒检测算法》PDF+DOC2017年第01期 白勇,孙晓雯,秦昉,孙子文 《基于单片机的智能计步器电路设计》PDF+DOC2017年第15期 张劲恒
  • 提出了一种新的跌倒检测方法,基于三轴加速度数据和模式识别。这种方法利用MMA7260Q加速度传感器来识别物体运动时的加速度变化。由于在跌倒的过程中,三轴信号包含于宽广的信号区域中,因而文中提出的方法利用加速度峰值和加速度能量曲线来产生三轴加速度信号。利用文中提出的方法可避免由于人体在跌倒时由角度变化而产生的误差。根据实验结果,该方法在检测跌倒发生时的准确率可达90%以上。

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