基于传感器的人体跌倒检测算法研究

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1、分类号密级硕士学位论文题目：基于传感器的人体跌倒检测算法研究英文并列题目：TheStudyoftheHumanFallDetectionAlgorithmBasedonSensor研究生：孙晓雯专业：控制科学与工程研究方向：模式识别与智能系统导师：孙子文教授指导小组成员：学位授予日期：2016.6答辩委员会主席：纪志成江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二○一六年六月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加从标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人

2、为获得江南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一工。与我同作的同志对本研究所做的任何贡献均色在旅文中作了明确的说明并表示谢意。、＾＇签义：曰期：２１《若斋、／］贼《关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定：江南大学有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和游盘，允许论文被查阅和借阔，可＞乂将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可从采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文，人电子文档的内一致并且本容和纸质论文的內容相。保密的学位论文在解密后也遵守此规定

3、．签名：导师签違：、部换《讀束表＾目期：０Ｕ｜心＞｜摘要摘要跌倒是影响人体健康的一大因素，近些年许多国内外许多学者以及机构在跌倒检测相关领域展开研究。本文分析了跌倒行为的运动特点，研究可有效检测跌倒行为的算法，并基于Android操作系统开发出跌倒检测应用程序。论文的具体研究内容包括以下几个方面：（1）跌倒行为数据分析及特征提取。将智能设备固定在人体右手手腕位置，采集设备内置的运动传感器数据；为了获得有效的数据，对数据进行预处理，采用滑动平均滤波器去掉噪声；研究对跌倒敏感的特征，提取运动过程中的运动幅度、倾斜程度以及旋转程度等特征对跌倒行为的影响。

4、（2）基于PSO-SVM的跌倒检测算法。采用对小样本集具有较好二分类效果的支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）分类器检测跌倒行为，为了获得SVM的最佳分类参数，采用粒子群（ParticleSwarmOptimization,PSO）算法对SVM参数进行优化，以获得最佳分类模型；根据已构建的SVM分类模型对测试数据进行分析，判断用户是否跌倒。仿真结果显示该算法具有较好的分类性能。但该方法算法具有较高的复杂度，实时性较差。（3）基于DTW与D-S证据理论的跌倒检测算法。采用动态时间规整（DynamicTimeWarping,DTW）方法分别对运

5、动幅度、倾斜程度以及旋转程度三个特征进行初步判断，为了获得最佳分类效果，采用D-S证据理论组合规则对三个特征初步判断的结果加以融合，对人体运动模式进行最终融合决策，由此提高跌倒检测准确度。仿真结果验证了该算法的有效性。（4）基于Android平台的人体跌倒检测系统。在Android操作系统中，开发出了基于DTW与D-S证据理论算法的人体跌倒检测系统。系统共包含系统初始设置、跌倒检测、报警求救共三个模块。在不同品牌的手机中对研发系统的性能进行测试和分析，结果表明，系统可在智能设备中高速稳定运行，实验结果与仿真结果基本一致，具有较好的检测性能。关键词：跌倒检测；运动传感

6、器；粒子群优化算法；支持向量机；动态时间规整；D-SIAbstractAbstractFallisoneofthemainfactorsaffecthumanbodyhealth,inrecentyears,manydomesticandforeignscholarsandresearchinstitutionsintherelatedfieldsoffalldetectionmakeastudy.Thispaperanalyzesthemovementcharacteristicsoffallbehaviorandstudiestheeffectivefallde

7、tectionalgorithm,thendevelopesthefalldetectionapplicationbasedonAndroidoperatingsystem.Thespecificresearchesofthispaperincludethefollowingaspects:(1)Dataanalysisandfeatureextractionoffallbehavior.Thesmartdeviceisfixedinrightwristofthehumanbodyanddatacomesfromthemotionsensorwhichwereb