基于BP神经网络的摔倒动作识别方法

• 作 者: 张庆宾 丁娜娜 吴海波
• 机 构: 中国电子科技集团公司第二十八研究所,南京莱斯信息技术股份有限公司
• 出 处: 指挥信息系统与技术
• 发表日期: 2021年1期
• 关键词: 摔倒检测 融合加速度 BP神经网络 动作识别 fall detection fusion acceleration back propagation(BP)ne

高识别率的人体摔倒动作识别方法对减少老年人或病人因摔倒而导致出现危险状况具有重要意义。利用固定在人体腰部的基于姿态航向参考系统(AHRS)提供的姿态角和三轴加速度数据,提出了一种基于反向传播(BP)神经网络的摔倒动作识别方法。该方法可准确检测人体摔倒动作,以及有效区分摔倒和日常行为动作(走、跳、坐、蹲和躺等)。对不同样本的摔倒和日常行为动作试验结果表明,该方法识别率较高、稳定性较好且实用性较强。