【摘 要】
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跌倒是65岁及以上人群因伤害致死的第一位原因,据统计中国每年大约有15%～35%的老年人发生过意外跌倒,伴随着社会老龄化进程的明显加快,亟需对老年人群的跌倒事件加以关注。传统的跌倒检测方法大都基于三轴惯性传感器、压力传感器、陀螺仪和加速度计等接触式可穿戴设备,并未考虑到老年人日常生活中使用的方便性和舒适性。除此之外,跌倒检测的局限性在于其是在用户发生跌倒过程中进行检测,但是跌倒一旦发生造成的伤害是
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跌倒是65岁及以上人群因伤害致死的第一位原因,据统计中国每年大约有15%～35%的老年人发生过意外跌倒,伴随着社会老龄化进程的明显加快,亟需对老年人群的跌倒事件加以关注。传统的跌倒检测方法大都基于三轴惯性传感器、压力传感器、陀螺仪和加速度计等接触式可穿戴设备,并未考虑到老年人日常生活中使用的方便性和舒适性。除此之外,跌倒检测的局限性在于其是在用户发生跌倒过程中进行检测,但是跌倒一旦发生造成的伤害是不可逆的,因此考虑基于非侵入式的三维骨架数据监测分析用户的步态特征以预测跌倒风险,避免意外的发生。主要研究内容如下:（1）结合受试者个体信息的个性化特征,提出了一种基于深度相机Kinect三维骨架数据的步态特征提取方法,分析提取受试者的步态时空参数和运动学参数,对其跌倒风险进行了评估和预测。（2）将跌倒风险等级分为高跌倒风险和低跌倒风险两类。考虑数据采集的成本问题,高跌倒风险样本不易获得,采用新颖性检测模型单类支持向量机在不平衡数据集下对特征数据进行了训练和评估。同时,证明了基于Kinect三维骨架数据预测老年人跌倒风险的潜力。（3）基于上述的研究内容,设计并实现了一个基于深度相机的跌倒风险预测系统,系统实现了Kinect对受试者步态数据的采集、分析及跌倒风险预测和预警。系统未来可面向社区和居家场景下,为老年人提供长期动态的步态健康监测服务。
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