【摘 要】
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针对老龄人异常行为的实时检测、识别和在线主动信息推送问题,利用智能移动终端内置的三轴加速传感器来采集人体运动信息。通过匹配追踪算法（MP）对信号进行Gabor原子分解,并利
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61403426,91220301);湖南省教育厅科学研究项目(15C0981)
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针对老龄人异常行为的实时检测、识别和在线主动信息推送问题,利用智能移动终端内置的三轴加速传感器来采集人体运动信息。通过匹配追踪算法（MP）对信号进行Gabor原子分解,并利用Wigner-Ville时频分析方法,从时间和三维空间动作特征对其进行时频联合域研究。为解决时频分析过程中的复杂运算问题,并完成异常行为动作的在线训练,分类识别和信息推送,探讨一种运用移动终端APP,无线网络和云计算平台来构建的可穿戴式老龄人异常行为检测系统。实验结果表明,该方法切实可行,可将其应用于老龄人日常监护和紧急救助等相关领域
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