提高跌倒监测准确性的时序分析异常检测方法

"一种基于时序分析异常数据的跌倒行为监测方法" 本文主要探讨了一种创新的跌倒行为监测技术，尤其针对现有监测系统中疑似跌倒行为可能导致的误报问题。该技术采用了时间序列分析，以提高跌倒监测的准确性。在跌倒监测过程中，手机内置的加速度传感器被用来捕捉人体运动的数据。通过对这些加速度信号进行时间序列分析，研究人员计算相邻时间窗口之间的相关系数，以此来识别异常数据，即可能代表跌倒行为的数据点。 异常数据检测的关键在于识别出与正常活动模式显著不同的模式。通过这种方法，研究者能够区分出真正的跌倒事件与日常活动中可能出现的类似动作，如快速行走或跳跃等。接下来，他们应用了分类器算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）或其他机器学习模型，对收集到的异常数据样本进行训练和分类。这些异常样本包括疑似跌倒和实际跌倒的行为，分类器的目标是正确区分这两种情况。 实验结果显示，所提出的跌倒监测方法具有95%的高准确率，相比于传统方法，其准确率提升了19%，同时误报率降低了5.3%。这一改进意味着该方法能更精确地识别跌倒事件，减少了不必要的警报，从而提高了跌倒监测系统的实用性。 此研究由多个科研项目资助，包括国家自然科学基金、陕西省科技统筹创新工程计划项目以及西安邮电大学研究生创新基金。作者团队包括王忠民教授、张新平硕士研究生（通信作者）和梁琛讲师，他们在人工智能、行为识别和嵌入式系统等领域有着深入的研究。 这项研究为改善老年人和身体虚弱人群的安全监护提供了重要的技术支持，通过精准的跌倒检测，可以及时采取救援措施，降低因跌倒导致的伤害风险。此外，这种方法也适用于智能家居、可穿戴设备等领域的应用，提升健康监测系统的效能。