【摘 要】
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随着中国人口老龄化的加剧,我们应该更加关注老年人的身体健康,在日常运动中对老年人进行运动监测,能更好的帮助老年人进行合理的运动,有利于老年人的健康。同时老年人在日常运动中可能面临跌倒的风险,因此还需要对老年人的跌倒进行识别。目前运动监测主要分为基于视觉的运动监测和基于穿戴式传感器的运动监测,基于视觉的运动监测往往监测范围不广,而且受到环境的影响较大,难以进行长期准确的监测,同时还侵犯隐私。基于穿戴
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随着中国人口老龄化的加剧,我们应该更加关注老年人的身体健康,在日常运动中对老年人进行运动监测,能更好的帮助老年人进行合理的运动,有利于老年人的健康。同时老年人在日常运动中可能面临跌倒的风险,因此还需要对老年人的跌倒进行识别。目前运动监测主要分为基于视觉的运动监测和基于穿戴式传感器的运动监测,基于视觉的运动监测往往监测范围不广,而且受到环境的影响较大,难以进行长期准确的监测,同时还侵犯隐私。基于穿戴式传感器的运动监测不受上述因素影响,本文所使用的是基于穿戴式惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）的运动监测,能随时随地的进行运动监测,同时也不侵犯隐私,是目前最好的解决方案。传统的基于穿戴式IMU的运动监测算法中,通常需要提取大量的特征进行识别,然而特征的提取往往需要具备专业领域的知识,如果提取的特征不合适就会导致算法的准确率难以提升。因此许多研究人员提出了端到端的神经网络,端到端的神经网络不涉及人为的特征提取,通常直接将原始数据作为神经网络的输入,然后直接输出分类结果,从而避免了特征提取的麻烦,同时还提高了识别的准确率。但是如果运动的类型较多,单级的端到端神经网络也存在一些问题,虽然整体的准确率较高但是对于某些运动的识别率仍然很低。另外,为了识别更多的运动就不得不增加神经网络的深度,导致计算量增大,从而不适合运行在穿戴设备上。针对上述问题,本文提出了两级神经网络运动监测算法,将周期性运动和非周期性运动分开识别,能有效的降低网络复杂度,同时也提高了各个运动的识别准确率。另外,本文提出了基于加速度数据的数据增强算法,该算法解决了某些数据集中数据样本较少的问题,在不重新采集数据的情况下,极大的增加了样本数量,更适合用于端到端神经网络的训练,进一步提高算法识别的准确率。为了对本文所提出的运动监测系统进行准确率和实时性的分析评估,本文使用了两个公开的数据集:UMAFall数据和DUMD数据集,最终本文所提出的运动监测系统在UMAFall数据集上准确率为98.2%;在DUMD数据上准确率为94.5%。最后本文围绕着运动监测系统设计并实现了基于穿戴式IMU的硬件设备和运动监测手机软件（Application,APP）,在实际环境测试中该运动监测系统每2秒进行一次识别,能有效的识别各个运动,最终结果表明其能应用于实际情况。
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