作者：裴利然,姜萍萍,颜国正 单位：中国科学院长春光机所;中国仪器仪表学会 出版：《光学精密工程》2017年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGXJM2017010240 DOC编号：DOCGXJM2017010249 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 实时跌倒检测能有效降低老人因跌倒导致的身心伤害，提高老人的独居能力和健康水平。为提高基于惯性传感器的跌倒检测系统的准确率，降低系统误报率和漏报率，提出了应用基于径向基函数的支持向量机算法实现跌倒判定。首先，应用佩戴在人体腰间的便携式跌倒检测系统完成数据的采集；然后，利用基于径向基函数(RBF)的SVM分类器标记疑似跌倒行为，并利用粒子群算法完成分类算法中惩罚因子C和RBF参数g的优化。结果表明，在区分跌倒与类似跌倒的日常活动时，基于SVM算法的跌倒检测系统准确率、误报率和漏报率分别为97.67%，4.0%和0.67%。与传统的阈值方法相比，跌倒检测性能有很大提高，从而加强了该系统在老人跌倒检测中的应用。

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