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基于滑动窗口异常数据提取的跌倒行为监测方法

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admin 发表于 2024-12-10 14:27 | 查看全部 阅读模式

文档名:基于滑动窗口异常数据提取的跌倒行为监测方法
为了提高跌倒行为监测的准确率,减少突然下蹲等四种疑似跌倒行为造成的误报率,提出了一种基于滑动窗口异常数据提取的跌倒行为监测方法.该方法使用均值滤波法对原始三轴加速度数据进行降噪处理,为了消除手机方向性对跌倒监测的影响,将三轴加速度进行合成.利用滑动窗口技术为合成加速度数据生成一个窗口特征向量,通过计算相邻窗口特征向量间的相关系数来提取异常数据.利用决策树分类器对异常行为数据样本集进行分类,能够有效区分疑似跌倒和跌倒行为.该方法的跌倒行为识别的准确率为95%,误报率为9.5%.
作者:王忠民张新平梁琛
作者单位:西安邮电大学计算机学院,陕西西安7100121
母体文献:2016年全国通信软件学术会议论文集
会议名称:2016年全国通信软件学术会议  
会议时间:2016年6月24日
会议地点:西安
主办单位:中国通信学会
语种:chi
分类号:TP3S85
关键词:跌倒行为  目标识别  滑动窗口  均值滤波法  决策树分类器
在线出版日期:2017年12月4日
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2024-12-10 14:27 上传
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