【摘 要】
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由于人口老龄化加深且跌倒会对老年人造成严重的健康问题,智能跌倒检测系统的开发受到越来越多的关注。应用跌倒防护装置实施准确而快速的跌倒检测及跌倒保护能够大幅降低跌倒损伤,对易跌倒人群的人身安全具有重要的意义。本文针对穿戴式跌倒防护装置展开研究,在分析国内外跌倒检测技术研究现状的基础上,提出了基于机器学习的跌倒检测方法,并开发了跌倒检测控制器及其物联网系统。本研究主要工作如下:（1）首先针对跌倒检测问
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由于人口老龄化加深且跌倒会对老年人造成严重的健康问题,智能跌倒检测系统的开发受到越来越多的关注。应用跌倒防护装置实施准确而快速的跌倒检测及跌倒保护能够大幅降低跌倒损伤,对易跌倒人群的人身安全具有重要的意义。本文针对穿戴式跌倒防护装置展开研究,在分析国内外跌倒检测技术研究现状的基础上,提出了基于机器学习的跌倒检测方法,并开发了跌倒检测控制器及其物联网系统。本研究主要工作如下:（1）首先针对跌倒检测问题提出了本文的数据预处理和训练数据提取方法,再分别使用人工特征方法和卷积网络提取特征的方法设计并优化了不同的跌倒检测模型。使用公共数据集训练模型,并从准确率、裕量时间、算法延时等指标评估不同的模型。（2）基于STM32设计了跌倒检测设备,实现了人体运动信息采集、数据处理与传输。将计算机端训练的模型移植到了STM32芯片中,并针对嵌入式端硬件资源受限问题,提出了机器学习模型在嵌入式端实时运行的两级框架,提高了算法运行效率,节省了计算开支。（3）为了让监护人第一时间了解跌倒者跌倒时间与定位情况,开发了跌倒检测物联网系统。基于物联网三层构架,分别设计了感知控制层、网络通讯层和应用服务层。使用4G通讯模块和MQTT协议传输边缘端信息,基于前后端分离模式和Springboot框架开发WEB服务,基于Android开发手机APP。通过该平台实现了跌倒报警信息发布、跌倒信息的持久化存储和跌倒状态查询。（4）对本研究中设计的跌倒检测算法进行了实验测试,并对该物联网系统进行了功能测试,证明了本文跌倒检测系统的可行性和有效性。
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