基于BP神经网络的摔倒检测算法

摘要：

摔倒对于老年人来说是一个十分严重的问题,实时检测老年人是否摔倒对于减轻摔倒造成的伤害具有重要意义.为此,文中提出了一种基于BP神经网络的摔倒检测算法.该算法采用佩戴于腰部的六轴传感器(MPU6050)来采集人体运动数据,使用简单的统计学方法对数据进行特征提取,并以提取到的特征为BP神经网络的输入神经元,用Levenberg-Marquardt算法训练神经网络模型,使其能够实现摔倒检测的功能.实验结果表明,该算法可以较好地识别摔倒,其准确率可以达到99.55％.

关键词：BP神经网络、模式识别、摔倒检测、特征提取、可穿戴式设备

所属期刊栏目：47

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目;浙江省基础公益项目

在线出版日期：2020-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：242-246