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题名基于Kinect传感器的摔倒检测研究
被引量：6
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作者
鲍楠
姜博文
李永泽
王向南
李泽政
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机构
东北大学
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出处
《电子设计工程》
2017年第12期149-152,156,共5页
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基金
第九批大学生创新训练计划项目(150092)
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文摘
当今社会独居老人越来越多,老年人的监护已经成为了一个社会问题。为使独居老人在家摔倒时能够被及时发现,将对老年人的伤害减到最低,一种不受可见光影响的基于Kinect的摔倒检测方法被提出与研究。使用Kinect的深度信息去除背景,提取人物的关键点,采集大量的不同动作下的关键点运动曲线,并进行特征提取作为训练集,用SVM(支持向量机)建立了一个摔倒检测分类器。在实验中,500个摔倒动作和1 500个未摔倒动作作为训练数据,315个动作被用来作为检测数据,实验结果显示,算法的敏感度是91.4%,精确度是93.7%,由此可见这个方法对于摔倒特征有很好的分类能力和很高的辨别度。
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关键词
人物索引
摔倒检测
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Keywords
Kinect
SVM
Kinect
playerindex
SVM
fall detection
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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