公开(公告)号：CN106875630B

公开(公告)日：2018-12-04

申请号：CN201710144772.6

申请日：2017-03-13

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈益强 ,  忽丽莎 ,  高晨龙 ,  谢涛 ,  沈建飞

IPC: G08B21/04

Abstract: 本发明涉及一种基于层次分类的可穿戴跌倒检测方法和系统，该跌倒检测方法包括：采集用户的日常行为数据；对该日常行为数据进行合成、滤波等处理生成原始数据；利用滑动窗口机制提取该原始数据的时频域特征，生成样本，并将该样本组合成样本集；利用第一层一类分类模型对该样本集中的每一个样本进行识别，将识别后的结果发送至第二层的加权二类分类模型；第二层的加权二类分类模型负责对加权分配处理，生成加权跌倒样本，并将其送至第三层的规则二类分类模型；第三层的规则二类分类模型根据该加权跌倒样本是否符合跌倒规则，判断用户是否发生跌倒行为。本发明通过以上方法实现了对用户跌倒行为的准确判断。

公开(公告)号：CN107016233A

公开(公告)日：2017-08-04

申请号：CN201710148529.1

申请日：2017-03-14

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈益强 ,  胡春雨 ,  忽丽莎 ,  谢涛 ,  王晋东

IPC: G06F19/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6228 ,  G06K9/6267 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明提供一种运动行为和认知能力的关联分析方法。该方法包括：从运动行为数据中提取反映行为特点的运动特征集；采用迭代随机森林从所述运动特征集中选出用于检测认知能力的最优特征子集；利用所述最优特征子集采用分类器获得运动行为和认知能力的关联分析结果。根据本发明的方法，能够有效的分析运动行为和认知能力的关联，尤其对于小样本不均衡的数据集，能够提高认知障碍患者的识别率。

公开(公告)号：CN106875630A

公开(公告)日：2017-06-20

申请号：CN201710144772.6

申请日：2017-03-13

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈益强 ,  忽丽莎 ,  高晨龙 ,  谢涛 ,  沈建飞

IPC: G08B21/04

CPC classification number: G08B21/043 ,  G08B21/0446

Abstract: 本发明涉及一种基于层次分类的可穿戴跌倒检测方法和系统，该跌倒检测方法包括：采集用户的日常行为数据；对该日常行为数据进行合成、滤波等处理生成原始数据；利用滑动窗口机制提取该原始数据的时频域特征，生成样本，并将该样本组合成样本集；利用第一层一类分类模型对该样本集中的每一个样本进行识别，将识别后的结果发送至第二层的加权二类分类模型；第二层的加权二类分类模型负责对加权分配处理，生成加权跌倒样本，并将其送至第三层的规则二类分类模型；第三层的规则二类分类模型根据该加权跌倒样本是否符合跌倒规则，判断用户是否发生跌倒行为。本发明通过以上方法实现了对用户跌倒行为的准确判断。