作者：胡双杰,秦建邦,郭薇 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2018年第12期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2018120110 DOC编号：DOCCGJS2018120119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 跌倒是导致老年人受伤甚至死亡的主要原因。准确及时的跌倒检测系统可以帮助跌倒者获得紧急救援。目前基于传感器的跌倒检测方法主要利用人工设计提取的信号特征来区分跌倒和非跌倒运动，但人工提取的特征往往会限制算法的精确度，增大算法时延。为提高跌倒检测的精确度和实时性，本文提出了一种基于深度学习的跌倒检测算法。该算法可以自动提取数据特征，实现从原始数据到检测结果的端到端的处理。算法模型主要由两层级联的长短期记忆LSTM(Long ShortTerm Memory)循环神经网络组成，通过神经网络提取加速度计和陀螺仪数据内部的特征，并判断是否有跌倒状况发生。本文使用两个公开数据集MobiAct和Sis Fall对算法性能进行评估。实验结果显示，算法在两个数据集都达到了较高的精确度(99.58%以上)和较低的时延(2.2 ms以内)。

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