秦昉
- 作品数：4 被引量：38H指数：4
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于加速度传感器的无线跌倒检测系统被引量：17
- 2016年
- 针对老年人跌倒检测问题,设计了一种基于加速度传感器的跌倒检测装置。装置安置于腰上采集加速度传感器数据,提取对人体运动具有较好区分度的加速度特征和躯干角度特征并对特征设定合理的阈值,建立基于多重阈值的人体跌倒检测算法,区分跌倒和人体日常生活活动。在跌倒时利用GPRS自动发出报警信息,该装置具有便携性、实时性等特点。仿真及实验表明:系统能有效识别出跌倒和日常行为,算法具有较高实时性、灵敏度和特异度。
- 秦昉孙子文白勇
- 关键词：加速度传感器跌倒检测老年人
- 基于阈值与PSO-SVM的人体跌倒检测研究被引量：8
- 2016年
- 为提高人体跌倒检测精确度,提出一种基于智能手机加速度传感器的人体跌倒检测算法。通过智能手机获取人体运动加速度信息,采用阈值分类与模式识别分类相结合的算法进行跌倒检测。通过阈值检测实现人体行为跌倒状态的初步判定,判断是否为疑似跌倒行为。由模式识别方法进一步实现对疑似跌倒行为的精确分类,提取倾角和斜率作为人体跌倒分类特征,利用粒子群优化参数的支持向量机分类器从疑似跌倒行为中识别跌倒行为。仿真实验结果显示,与未优化的支持向量机方法以及加速度阈值方法相比,该算法能有效提高人体跌倒检测准确率。
- 孙晓雯孙子文秦昉
- 关键词：跌倒检测加速度传感器模式识别粒子群优化支持向量机
- 基于智能手机的实时跌倒检测系统研究被引量：5
- 2016年
- 为减少跌倒对老年人造成的伤害,并对跌倒进行实时检测,提出了一种基于Android智能手机的人体跌倒检测系统,手机安置于腰上采集手机加速度传感器数据,利用了姿态识别和跌倒检测相结合的算法,区分出跌倒行为和人体日正常常活动。当检测到异常跌倒时,报警信息以及从手机中GPS获取的位置被发送。仿真及实验表明:系统能够有效地识别出跌倒和日常行为,算法具有较高实时性、具有较高灵敏度和特异度。
- 秦昉孙子文白勇
- 关键词：跌倒检测智能手机加速度传感器
- 基于SVD特征降维和支持向量机的跌倒检测算法被引量：11
- 2017年
- 为减少跌倒对人体造成的伤害,采用一种基于支持向量机的人体跌倒检测方法。利用安置于腰上的手机采集人体运动行为加速度数据,提取对跌倒行为敏感的时域及频域特征,利用奇异值分解方法降维特征和重构跌倒特征,采用支持向量机分类器检测跌倒行为。仿真实验表明:该方法能够有效地识别跌倒和日常行为,具有较高灵敏度和特异度,并可同时提高识别正确率。
- 白勇孙晓雯秦昉孙子文
- 关键词：跌倒检测支持向量机奇异值分解
