【摘 要】
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针对传统基于视频或传感器的跌倒检测方法中环境依赖、空间受限等问题,提出了一种基于无线信道状态信息的跌倒无源检测方法Fallsense。该方法利用普适、低成本的商用WiFi设备
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,德岛大学信息科学与智能系统系
【基金项目】
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国家自然科学资金资助项目(61772169,61432004,61502140);国家重点研发计划项目(2018YFB0803403);中央高校基本科研专项资金资助项目(JZ2018HGPA0272);江苏省物联网重点实验室开放项目(JSWLW-2017-002)~~
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针对传统基于视频或传感器的跌倒检测方法中环境依赖、空间受限等问题,提出了一种基于无线信道状态信息的跌倒无源检测方法Fallsense。该方法利用普适、低成本的商用WiFi设备,首先采集无线信道状态数据并对数据进行预处理,然后设计动作-信号分析模型,建立轻量级动态模板匹配算法以从时序信道数据中实时检测出承载真实跌倒事件的相关片段。大量实际环境下的实验表明, Fallsense可以实现较高的准确率以及较低的误报率,准确率达到95%,误报率为2.44%。与经典WiFall系统相比,Fallsense将时间复杂度
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