一种基于特征加权和改进贝叶斯算法的摔倒检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于特征加权和改进贝叶斯算法的摔倒检测方法。本方法的操作步骤是：1）摔倒建模，2）特征选择和特征加权，3）基于改进贝叶斯算法的摔倒检测。本发明专利技术基于朴素贝叶斯框架的机器学习方法对摔倒检测进行改进，使系统智能化并能够适应不同特征个体的摔倒检测要求；考虑摔倒检测过程不同特征的重要程度，结合特征选择的方法和特征加权，最后根据特征权重改进朴素贝叶斯算法，提高检测性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及健康监护
，具体涉及一种基于特征加权和改进贝叶斯算法的摔倒检测方法。
技术介绍
如今，随着世界人口老龄化进程加剧，老年人独居的现象也越来越普遍。由于老年人生理机能的退化，摔倒成为老年人的突出问题。大部分摔倒会对老人造成身体伤害，并且由于摔倒后得不到及时的救助而产生心理压力，导致严重的后果。因此及时且准确地检测老年人的摔倒行为，是摔倒检测系统的主要目标。摔倒检测算法是摔倒检测系统中的核心部分，在现阶段研究中，大多数摔倒检测系统采用基于阈值的方法来检测摔倒，不能很好地匹配不同特征的人体，对于与摔倒过程相似的身体状态在检测的时候误判率较高。为了提高摔倒检测的准确率，有些系统提取大量特征检测摔倒，使冗余特征增加特征维数，导致系统运算复杂。同时大部分系统认为所有特征的重要程度一致，而不考虑特征优先性。
技术实现思路
针对现有技术存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种基于特征加权和改进贝叶斯算法的摔倒检测方法。本专利技术中的方法区别于现有方法的显著区别在于：其一，本专利技术基于朴素贝叶斯框架的机器学习方法对摔倒检测进行改进，使系统智能化并能够适应不同特征个体的摔倒检测要求；其二，本专利技术设计考虑摔倒检测过程不同特征的重要程度，结合特征选择和特征加权的方法，最后根据特征权重改进朴素贝叶斯算法，提高检测性能。为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于特征加权和改进贝叶斯算法的摔倒检测方法，其特征在于：结合特征选择和特征加权的方法，具体操作步骤如下：1)摔倒建模，2)特征选择与特征加权，3)基于改进贝叶斯算法的摔倒检测。所述步骤1)摔倒建模：(1)摔倒检测系统的环境建模建立三维直角坐标系，以人脚部位置的关键点位置作为坐标系的基点，规定人体运动的水平方向为X轴正方向，与X轴垂直的水平方向的为Y轴方向，Z轴方向向上，X、Y、Z轴相互正交，且符合右手螺旋法则；空间中任意向量均可分解成X、Y、Z方向的分量，建立人体三维坐标；(2)特征提取与数据预处理为了准确地区分摔倒和其他日常行为过程，需要采集到人体各个部位的加速度特征并分析其变化规律；收集人体胸部、腰部以及左右脚踝的运动加速度特征，并采用基于规范化的范围标度化方法，将数据离散化到某个指定的范围上，而不是范围[0,1]上，离散化依据一下公式计算：yi＝(int)(0.5+region*((xi-min x)/(max x-min x)))其中max x和min x分别是特征原始值的最大值和最小值，region是换算后变量的范围；(3)朴素贝叶斯算法假设X1，Y1，Z1，X2，Y2，Z2，X3，Y3，Z3，X4，Y4，Z4是数据集的12个特征，分别表示人体运动过程中胸部、腰部、以及左右脚踝的X、Y、Z加速度特征，在摔倒检测系统中有2个分类C＝{-1，1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于特征加权和改进贝叶斯算法的摔倒检测方法，其特征在于：结合特征选择和特征加权的方法，具体操作步骤如下：1)摔倒建模，2)特征选择与特征加权，3)基于改进贝叶斯算法的摔倒检测。

【技术特征摘要】
1.一种基于特征加权和改进贝叶斯算法的摔倒检测方法，其特征在于：结合特征选择和特征加权的方法，具体操作步骤如下：1)摔倒建模，2)特征选择与特征加权，3)基于改进贝叶斯算法的摔倒检测。2.根据权利要求书1所述的基于特征加权和改进贝叶斯算法的摔倒检测方法，其特征在于所述步骤1)摔倒建模是：(1)摔倒检测系统的环境建模建立三维直角坐标系，以人脚部位置的关键点位置作为坐标系的基点，规定人体运动的水平方向为X轴正方向，与X轴垂直的水平方向的为Y轴方向，Z轴方向向上，X、Y、Z轴相互正交，且符合右手螺旋法则；空间中任意向量均能够分解成X、Y、Z方向的分量，建立人体三维坐标；(2)特征提取与数据预处理为了准确地区分摔倒和其他日常行...

【专利技术属性】
技术研发人员：李敏，李杰，王忠亚，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海;31