多场景下的人体跌倒检测方法及应用

来源：电子测量技术杂志2022年第20期北京时间：

作者：仲济磊，黄震宇，陈珍萍，张 静，吴 祥

单位：1.无锡开放大学 机电与信息学院 无锡 214001; 2.苏州科技大学 电子与信息工程学院 苏州 215009; 3.浙江工业大学 信息工程学院 杭州 310023

摘要：针对可穿戴MEMS传感器检测多场景下的人体摔倒行为时，单一采用加速度阈值判断存在表征不完全的问题，提出了改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)优化SVM(Support Vector Machine, SVM)的人体跌倒检测识别方法。首先通过可穿戴MEMS传感器采集人体离散化姿态数据，然后通过时间滑动窗口找出加速度阈值与角速度阈值特征向量并进行一级判定；同时构建ISSA-SVM跌倒状态检测模型，即利用改进的麻雀搜索算法对SVM的核参数和惩罚因子进行自适应优化，获得最优分类模型；最后根据SVM分类模型，对一级判定的数据进行分析，判断是否真正跌倒。实验仿真和产品应用结果表明：对于人体在不同场景下意外跌倒的检测，所提出的ISSA-SVM 识别检测模型测试正确率达98%以上，同时降低了漏报率。经过多次测试，跌倒检测器表现出较好的鲁棒性。

关键词：跌倒检测;特征向量;麻雀优化算法;支持向量机;自适应优化

基金资助：国家自然科学基金资助项目(51874205)