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使用多传感器数据的机器学习和特征排序进行冲击跌倒事件检测
利用多传感器数据进行高效的跌倒事件识别，通过预处理技术、特征选择和机器学习模型评估，提高了跌倒检测系统的准确性和效率，进而提升了高危人群的安全和福祉。
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7 months ago
时序位移 —— 用于改进异常摔倒检测的多目标损失函数
老年人跌倒是全球范围内导致伤害和死亡的重要原因。准确的跌倒检测可以帮助减少潜在伤害和其他健康并发症。不同类型的视频模态可用于家庭环境中进行跌倒检测，包括 RGB、红外和热像仪。本文提出了一种名为时间位移的新的多目标损失函数，旨在在一系列连续
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8 months ago
基于粗 - 细卷积神经网络和 GRU 网络集成模型的深度学习跌倒检测算法
本文提出了一种基于粗细卷积神经网络和门控循环单元的集成模型，用于可靠地检测老年人的跌倒事件。该模型利用传感器采集的信号，结合人工智能技术进行分析，融合不同层次的空间特征和时序依赖关系进行特征表示，实验结果表明其在区分跌倒与日常活动方面的可靠
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a year ago
人体跌倒检测 - 多模态方法
通过多模式方法，使用手腕加速度计数据和传感器与摄像头数据的融合来检测老年人跌倒，并对其进行二分类标记，使用 UP-FALL 检测数据集进行实验，结果表明使用多种传感器数据并未显著提高跌倒检测的性能。
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a year ago
利用通道集成自编码器从可穿戴设备检测未知跌倒
本文提出使用自编码器的集成以从可穿戴传感器的不同通道中提取特征来自动检测跌倒，该方法对于未见过的跌倒的识别非常有效，并对比了传统自编码器模型和两种标准的单类分类方法。
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8 years ago
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