摘要：近年来,穿戴式监控技术已成为军事医学卫生装备和消防医疗健康监护研究的一个热点.相对于传统的监控设备,穿戴式监控是一种低生理、心理负荷的技术,穿戴式监控系统具有体积小、成本低、功耗小、携带方便的突出特点.本文在分析当前国内外有关研究现状的基础上,提出了一种基于可穿戴的惯性和生理传感器的多模态信息融合监控系统,通过LSTM-RNN深度神经网络训练传感数据进行运动姿态的识别,并通过异常监测等方法实现紧急状况的报警机制.具体地,对相关的关键设计与技术问题,包括传感器类型、佩戴位置、数据采集方法、通信架构以及分类算法和异常检测算法等,进行了深入的研究和探索.经过实验验证,该系统对运动姿态识别有较高准确率,并智能地实现了紧急状况报警机制,很好地满足了恶劣环境下的监控需求.
