作者：刘宇,惠鸿飞,路永乐,亓林,邹新海,黎人溥 单位：中国惯性技术学会 出版：《中国惯性技术学报》2019年第06期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZGXJ2019060030 DOC编号：DOCZGXJ2019060039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了利用便携式设备准确监测老年人的跌倒状况，提出了一种基于softmax回归的多种行为模式分类识别方法，设计并实现了基于智能手机终端的远程人体姿态监测系统。首先，构建softmax分类器分析8种日常行为模式下的加速度模值特征，由于跑步时加速度模值与突然跌倒时类似，引入倾斜角特征进行二次判别，从而识别出突然跌倒行为；针对缓慢跌倒行为下加速度模值特征不明显的问题，在softmax分类器中引入躺倒时间特征，通过设置躺倒时间阈值并判断原始位置是否在时间阈值内恢复，从而识别出缓慢跌倒行为。实验与测试结果表明，该系统准确度为95.40%，特异度为95.33%，灵敏度为95.50%，具有较高的跌倒行为识别精度，对老年人的健康状态监测提供了一种可行方案。

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