【摘 要】
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随着中国城镇化的快速发展以及人口老龄化现象的日益严重,乡村孤寡老人的生命健康也越来越受到重视。跌倒是威胁老人生命健康的重要因素;另外,一些突发的疾病也会导致老人在睡眠期间昏迷并卧床不起,所以对跌倒行为和长期躺卧行为的检测已成为亟待解决的问题。本文提出了一种基于单个加速度传感器的可穿戴式人体行为识别系统,能够对老人的躺卧、跌倒、走路、跑步和上下楼梯等行为进行识别和分类。本文首先使用加速度采集模块进行
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随着中国城镇化的快速发展以及人口老龄化现象的日益严重,乡村孤寡老人的生命健康也越来越受到重视。跌倒是威胁老人生命健康的重要因素;另外,一些突发的疾病也会导致老人在睡眠期间昏迷并卧床不起,所以对跌倒行为和长期躺卧行为的检测已成为亟待解决的问题。本文提出了一种基于单个加速度传感器的可穿戴式人体行为识别系统,能够对老人的躺卧、跌倒、走路、跑步和上下楼梯等行为进行识别和分类。本文首先使用加速度采集模块进行数据采集;然后对采集到的加速度数据进行滤波和滑动分割;为简化运算,使用一维合成加速度来描述人体运动行为;接下来在时域和频域对合成加速度进行特征提取并使用PCA算法对特征进行降维,降低了后续分类算法的复杂度。在常见的分类算法中,分别设计和测试了具有代表性的KNN、BP和CNN算法,并分析了不同算法的优劣。考虑到可穿戴嵌入式设备运算能力普遍较弱的特性,最终选取了算法复杂度较低且识别率居中的BP算法。后续为优化BP算法的识别精度,分别使用遗传算法和自适应遗传算法对其进行改进,使BP算法的识别率从95.40%提升到了96.94%。为使识别率进一步提高以助于提升实用价值,使用改进的自适应遗传算法来优化BP算法,使识别率达到了 98.03%。为验证人体行为识别算法的有效性和实用性,本文搭建出了一种人体行为识别系统,将改进的算法部署在ARM板上,对不同人体行为的加速度数据流进行识别测试。测试结果显示检测到跌倒行为会通过电话和短信进行报警,同时远程的客户端也可以通过MQTT协议实时地检测到当前人体的行为状态,这表明本文设计的人体行为识别系统具有一定的应用前景。
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