基于长短时记忆网络及变体的跌倒检测和人体行为识别系统

为应对人口老龄化带来的跌倒事件上升以及提高跌倒检测的准确度,设计了一种可穿戴式基于神经网络的跌倒检测和人体行为识别系统.提出基于长短时记忆网络及变体的跌倒检测及行为识别算法,将训练好的网络参数移植到研发的可穿戴式跌倒检测设备,实现对跌倒和其他行为检测,将异常行为结果、生理信息传输至监护人手机微信小程序,对被监护人的异常行为、定位信息进行监控.并且在对跌倒的种类和其他类跌倒行为区分检测中,精确率保持了较高的稳定水平.