基于加速度传感器的人体摔倒检测系统设计
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-12页 |
| 1.1.1 社会人口现状 | 第8-9页 |
| 1.1.2 摔倒危害性 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 摔倒行为检测方法概述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 国内研究现状 | 第14页 |
| 1.3 本文主要研究工作及组织结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文主要研究工作 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 摔倒检测系统设计 | 第16-28页 |
| 2.1 人体摔倒过程分析 | 第16-19页 |
| 2.1.1 摔倒过程中人体姿态变化与特征 | 第16-17页 |
| 2.1.2 摔倒过程中运动加速度变化与特征 | 第17-19页 |
| 2.2 表征摔倒的人体特征部位选择 | 第19页 |
| 2.3 摔倒检测系统整体架构 | 第19-26页 |
| 2.3.1 系统总体框架 | 第19-20页 |
| 2.3.2 系统指标参数分析 | 第20-21页 |
| 2.3.3 系统硬件组成 | 第21-24页 |
| 2.3.4 系统软件架构 | 第24-26页 |
| 2.4 小结 | 第26-28页 |
| 3 人体摔倒行为的时域特征表达与识别 | 第28-36页 |
| 3.1 时域行为特征提取 | 第28-30页 |
| 3.1.1 数据预处理 | 第28页 |
| 3.1.2 摔倒过程中人体运动特征提取 | 第28-29页 |
| 3.1.3 摔倒过程中人体姿态变化特征提取 | 第29-30页 |
| 3.2 时域运动特征与姿态特征表达 | 第30-34页 |
| 3.2.1 摔倒行为中人体运动特征表达 | 第30-33页 |
| 3.2.2 摔倒行为中人体姿态特征表达 | 第33-34页 |
| 3.3 摔倒行为识别 | 第34-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-36页 |
| 4 基于变换域的人体摔倒行为分类 | 第36-52页 |
| 4.1 频域行为特征提取 | 第36-43页 |
| 4.1.1 数据预处理 | 第36页 |
| 4.1.2 基于FFT变换的摔倒特征提取 | 第36-40页 |
| 4.1.3 基于DCT变换的摔倒特征提取 | 第40-43页 |
| 4.2 频域摔倒行为特征表达 | 第43-45页 |
| 4.2.1 摔倒行为的高维行为特征降维 | 第43页 |
| 4.2.2 主元分析法及其在摔倒行为分类中的运用 | 第43-45页 |
| 4.3 基于支持向量机的摔倒行为分类 | 第45-50页 |
| 4.3.1 支持向量机的数学描述 | 第46-49页 |
| 4.3.2 基于RBF核的摔倒行为分类 | 第49-50页 |
| 4.4 小结 | 第50-52页 |
| 5 实验与讨论 | 第52-68页 |
| 5.1 实验设计与过程 | 第52-54页 |
| 5.2 实验结果 | 第54-65页 |
| 5.2.1 基于时域分析的人体摔倒行为分类结果 | 第54-56页 |
| 5.2.2 基于FFT变换的人体摔倒行为分类结果 | 第56-61页 |
| 5.2.3 基于DCT变换的人体摔倒行为分类结果 | 第61-65页 |
| 5.3 对比讨论 | 第65-66页 |
| 5.4 小结 | 第66-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 研究展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
