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基于室内无线传感器网络射频信号的老年人跌倒检测研究

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发表于 2020-3-17 11:00 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式

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类方法可以在- -定程度上检测出跌倒行为,但是会造成
$ q; m- c$ R6 I% ~' {! \1引言
5 C+ O' m. k4 O6 y; L1 u$ W2 G传感网内数据流量增加,有可能影响医疗护理传感器网
' I- l, q( o/ L6 |# L- x* I; z近年来,医疗护理无线传感器网络已经成为无线传络的正常应用.文献[9]邇过在老人的生活环境中部署2 [) x2 }" n, C8 N# y# q0 C* O  j
感器网络研究热点之--.尽管目前已经有很多类似系统,8 g$ Q5 U% t# B9 S1 Q
视频摄像头,对比画面判定被监测对象是否跌倒;该方) _% L3 a8 s3 U1 F/ k: B1 O
如Blueode, HealhGear, MobiHealth和UbiMon等"来监测
; M# A9 u0 G) Q, }法的准确性高,但传输视频信息带来传感器网络通信量9 f. o8 I/ c! S9 E3 p3 u1 M
老年人的日常生理参数,但是都没有深入讨论如何检测
2 I3 r9 u4 [% P' D7 r* c的膨胀.文献[12]采用基于音频和视频联合的方法检测, y, i' x5 F& ?1 W6 ~0 l
老年人的日常危险行为.研究表明3,在众多危害老年人
! N6 J9 X2 H9 [- z* H被监测对象的行为,但系统决策需要HMM的支持,需
9 g1 O( M" Z( u: i健康的日常行为之中,突然性跌倒行为对独自在家的老要 复杂的最初状态测试和很长的学习过程,且不能实现" I, G7 J6 x: C& w
人造成的危害最大.因此如何有效检测这- -行 为已经成
2 m! ]/ Q- o& N3 U7 Q0 }( T分布式最终决策.文献[11]的研究结论表明,绝大多数
, W9 Y% L  ?8 F5 y4 S为医疗护理无线传感器网络研究领域的热点之一.文献# A9 r( n* _( N8 u: A- Q
老年人非常反感将自已的日常活动置于直接视频监测
5 o6 r. [- ]) {[2]提出的位姿测定机制可以用于老年人跌倒检测.文献% a; Y' W! M. e$ Q$ O6 Z
的环境之中,因此上述方法的社会可行性需要重新评
' y1 V2 k# z3 _: s[3]利用附带有2维加速度传感器的Mica2Dot作为部署
) @  z0 u$ b( m6 x估.文献[4]的作者提出利用一组时间对比视觉传感器; ^" r- D" i9 y0 D
在被监测对象身体上的节点,一旦检测加速度方向发生来 监测老年人是否跌倒,该传感器仅传输周围环境发生
- l9 ?% R" `7 `: A. s. L5 U变化,则判断被监测对象跌倒.文献[6,8]利用3维加速
+ S: u( \) D) I8 k& y+ m! L变化的变化部分图像,对静止部分不敏感,就可以减少. ^1 X; [$ ], ?, A
度传感器来监测老年人的跌倒行为,提高了准确性.这6 x( `5 K7 C9 H6 d
通信量,但该传感器必须成对部署,应用场景受限制., g0 L( @& O7 K! J
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发表于 2020-3-17 17:07 | 只看该作者
传感网内数据流量增加,有可能影响医疗护理传感器网 近年来,医疗护理无线传感器网络已经成为无线传络的正常应用.文献[9]邇过在老人的生活环境中部署 感器网络研究热点之--.尽管目前已经有很多类似系统,& }  d8 H% _7 X0 j3 ` 视频摄像头,对比画面判定被监测对象是否跌倒;该方; Y% T) N8 W% h' |" p2 Y5 y 如Blueode, HealhGear, MobiHealth和UbiMon等"来监测 法的准确性高,但传输视频信息带来传感器网络通信量 老年人的日常生理参数,但是都没有深入讨论如何检测 的膨胀.
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