基于智能手机的人体跌倒检测技术的研究与应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| ·课题研究背景 | 第14-15页 |
| ·研究目的及意义 | 第15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·基于视频图像的跌倒检测系统 | 第16页 |
| ·基于穿戴式装置跌倒检测系统 | 第16-17页 |
| ·基于移动手机的跌倒检测系统 | 第17-18页 |
| ·本文主要内容 | 第18-21页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-19页 |
| ·本文的创新点 | 第19页 |
| ·本文的章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 跌倒信息获取 | 第21-30页 |
| ·跌倒原因 | 第21-22页 |
| ·跌倒的自身因素 | 第21页 |
| ·跌倒的环境因素 | 第21-22页 |
| ·跌倒分析 | 第22-23页 |
| ·人体活动分类 | 第22页 |
| ·跌倒过程分析 | 第22-23页 |
| ·信息获取方法 | 第23-25页 |
| ·数据样本 | 第25-29页 |
| ·跌倒模型建立 | 第25-27页 |
| ·运动数据采集 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 跌倒检测算法设计 | 第30-47页 |
| ·跌倒检测算法分析 | 第30-31页 |
| ·跌倒检测算法需求 | 第30-31页 |
| ·算法初步设计 | 第31页 |
| ·特征提取 | 第31-37页 |
| ·特征分析 | 第31页 |
| ·合加速度特征量 | 第31-32页 |
| ·合角速度特征量 | 第32-34页 |
| ·相似度特征量 | 第34-37页 |
| ·算法检测流程 | 第37-41页 |
| ·阈值确定 | 第41-44页 |
| ·算法评价 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第47-64页 |
| ·整体介绍 | 第47-48页 |
| ·系统硬件分析 | 第48-52页 |
| ·系统硬件需求 | 第48页 |
| ·MEMS传感器 | 第48-52页 |
| ·系统软件设计 | 第52-57页 |
| ·软件开发平台 | 第52-53页 |
| ·软件功能概述 | 第53-55页 |
| ·软件模块设计 | 第55-56页 |
| ·软件详细设计 | 第56-57页 |
| ·系统实现 | 第57-61页 |
| ·系统软件类的实现 | 第57-60页 |
| ·系统软件效果图 | 第60-61页 |
| ·有效性实验 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·研究总结 | 第64-65页 |
| ·研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士期间成果 | 第70-71页 |
