作者：牛德姣,刘亚文,蔡涛,彭长生,詹永照,梁军 单位：中国人工智能学会;哈尔滨工程大学 出版：《智能系统学报》2018年第03期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZNXT2018030120 DOC编号：DOCZNXT2018030129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对现有跌倒检测方法存在适应性差和功能较单一等问题，引入递归神经网络，通过发掘位置传感器数据之间的内在联系提高检测跌倒行为的效果。首先，设计了传感器、训练与检测输入数据的序列化表示方法，为发掘其中与跌倒和接近跌倒行为相关的内在关联提供了基础；接着，给出了用于跌倒检测的RNN训练算法以及基于RNN的跌倒检测算法，将跌倒检测转换为输入序列的分类问题；最后，在前期实现的基于分布式神经元大规模RNN系统的基础上，在Spark平台上实现了基于RNN的跌倒检测系统，使用Fall_adl_data数据集进行了测试与分析，验证了其能有效提高跌倒检测的准确率和召回率，F值相比现有跌倒检测系统提高12%和7%，同时能有效检测出接近跌倒的行为，有助于及时采取保护措施减少伤害。

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