【摘 要】
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针对患有不同疾病的目标患者,其高危睡姿不同的特点,采用数据融合以及朴素贝叶斯分类器理论,设计了一种高危睡姿自动识别报警系统。当目标处于高危睡姿、特定部位受压或保持
【基金项目】
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东北林业大学大学生国家级创新创业训练计划项目资助(编号201710225149)
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针对患有不同疾病的目标患者,其高危睡姿不同的特点,采用数据融合以及朴素贝叶斯分类器理论,设计了一种高危睡姿自动识别报警系统。当目标处于高危睡姿、特定部位受压或保持同一睡姿超过健康时长后,启动报警。首先介绍了系统总体方案和穿戴式设备设计,阐述了朴素贝叶斯分类器在睡姿识别情况下的应用,最后对系统进行了实验验证。实验结果表明:该系统可以有效监测目标是否处于高危睡姿,方案简单,准确度较高,具有良好的社会意义。
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