公开(公告)号：CN119577555B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510132157.8

申请日：2025-02-06

Applicant: 吉林大学第一医院

Inventor： 袁琳

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F18/10 ,  G06F18/25 ,  A61B5/11 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种非接触式跌倒检测方法及装置，涉及智能健康监护技术领域，包括接收传感器检测的用户数据并对用户数据进行预处理；对所有传感器进行时间同步，根据初始时刻的人体位置和初始速度通过积分计算位置变化；计算位置变化量和方向角变化量，将速度变化量、位置变化量和方向角变化量融合，得到综合特征，对提取的综合特征进行降维处理，得到跌倒特征；使用机器学习算法构建用户行为模型，将跌倒特征输入用户行为模型，对提取的跌倒特征进行模式识别，确定是否存在跌倒行为；不断更新用户行为模型参数，确保系统能够自适应环境变化和个人行为习惯的差异，保持长期运行中的高精度和鲁棒性，为老年人及行动不便者的安全提供了可靠的保障。

公开(公告)号：CN119577555A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202510132157.8

申请日：2025-02-06

Applicant: 吉林大学第一医院

Inventor： 袁琳

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F18/10 ,  G06F18/25 ,  A61B5/11 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种非接触式跌倒检测方法及装置，涉及智能健康监护技术领域，包括接收传感器检测的用户数据并对用户数据进行预处理；对所有传感器进行时间同步，根据初始时刻的人体位置和初始速度通过积分计算位置变化；计算位置变化量和方向角变化量，将速度变化量、位置变化量和方向角变化量融合，得到综合特征，对提取的综合特征进行降维处理，得到跌倒特征；使用机器学习算法构建用户行为模型，将跌倒特征输入用户行为模型，对提取的跌倒特征进行模式识别，确定是否存在跌倒行为；不断更新用户行为模型参数，确保系统能够自适应环境变化和个人行为习惯的差异，保持长期运行中的高精度和鲁棒性，为老年人及行动不便者的安全提供了可靠的保障。