基于SVM的人体运动分析与防跌倒检测技术

摘要

随着人们对健康监测关注度的日益增长和智能手机的普及,文中提出了一种基于SVM的人体运动分析方法,并基于该方法和Android平台设计了一种防跌倒系统.通过采集智能手机内置传感器的数据,并对原始数据进行滤波去噪、加窗分割、时频特征提取及特征降维等处理,使用SVM分析与识别不同的行为.该防跌倒系统,在检测到用户处于跌倒状态时会发出求救信息.实验与测试结果表明,所提出的方法能获得97.5％的敏感性和98.3％的特异性,对跌倒行为具有较高的识别精度.