作者：牛德姣; 刘亚文; 蔡涛; 彭长生; 詹永照; ...跌倒检测接近跌倒检测传感器数据递归神经网络大数据跌倒检测算法训练算法rnnfd
摘要：针对现有跌倒检测方法存在适应性差和功能较单一等问题,引入递归神经网络,通过发掘位置传感器数据之间的内在联系提高检测跌倒行为的效果。首先,设计了传感器、训练与检测输入数据的序列化表示方法,为发掘其中与跌倒和接近跌倒行为相关的内在关联提供了基础;接着,给出了用于跌倒检测的RNN训练算法以及基于RNN的跌倒检测算法,将跌倒检测转换为输入序列的分类问题;最后,在前期实现的基于分布式神经元大规模RNN系统的基础上,在Spark平台上实现了基于RNN的跌倒检测系统,使用Fall_adl_data数据集进行了测试与分析,验证了其能有效提高跌倒检测的准确率和召回率,F值相比现有跌倒检测系统提高12%和7%,同时能有效检测出接近跌倒的行为,有助于及时采取保护措施减少伤害。
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