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摔倒检测系统能够实时监测用户的运动状态,当用户摔倒时,自动发出警报,让用户得到及时的救治.对于摔倒检测方法的研究通常采用自建数据集进行验证实验,然而,数据集的差异影响实验结果的好坏,实验结果无法进行比较,影响实验结果的可信度.文章使用三个基于加速度数据的摔倒检测公开数据集,采用基于运动方向特征及支持向量机(SVM)的方法进行分类实验.分类算法在三个数据集上的实验结果为:MobiAct数据集的灵敏度与特异性为97.41％和98.10％;tFall数据集的灵敏度与特异性为96.55％和97.86％;SisFall数据集的灵敏度与特异性为98.77％和99.03％.
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信息通信
ISSN： 1673-1131
CN： 42-1739/TN
Year： 2018
Issue： 4
Page： 34-36
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