模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (2): 273-279    DOI:
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基于时序分析的人体摔倒预测方法
佟丽娜1,2,宋全军1,葛运建1
1。中国科学院合肥智能机械研究所机器人传感器与人机交互实验室合肥230031
2。中国科学技术大学信息科学与技术学院自动化系合肥230027
Time Series Analysis Based Human Fall Prediction Method
TONG Li-Na1,2 ,SONG Quan-Jun1 ,GE Yun-Jian1
1.Laboratory of Robot Sensor and Human-Machine Interaction,Institute of Intelligent Machines,Chinese Academy of Sciences,Hefei 230031
2.Department of Automation,School of Information Science and Technology,University of Science and Technology of China,Hefei 230027

全文: PDF (520 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 提出一种基于人体动作状态序列时序分析法的人体摔倒预测方法。融合特征部位加速度信息为时间序列,选取摔倒过程中人体与低势物体碰撞前的过程序列段作为样本训练隐马尔可夫模型(HMM),通过分析输入序列与HMM的匹配程度实时分析当前时刻人体摔倒的风险。实验证明该方法取得良好的预测效果,并且可有效区分摔倒过程与其它日常生活行为过程。
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作者相关文章
佟丽娜
宋全军
葛运建
关键词 摔倒预测时间序列隐马尔可夫模型    
Abstract:A method for human fall prediction based on time series of human action states is proposed. Firstly, the acceleration time series in characteristic body region is got by information fusion procedure. Secondly, the segments before the collision of body with lower objects in fall processes is chosen as samples to train hidden Markov model (HMM). Then, the current-time fall risk is analyzed by the real-time matching degree between input series and HMM. The experimental result shows that the proposed method gets good result in predicting falls, and the fall events and other daily life activities can be distinguished effectively by it.
Key wordsFall Prediction    Time Series    Hidden Markov Model   
收稿日期: 2011-01-07     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60874097,60875047)、国家863计划项目(No.2008AA040202,2006AA040204)和安徽省优秀青年科技基金项目(No.10040606Y06)资助
作者简介: 佟丽娜,女,1982年生,博士研究生,主要研究方向为机器人与人机接触交互。E-mail:linatong@mail。ustc。edu。cn。宋全军,男,1972年生,副研究员,主要研究方向为仿生感知、机器人及人机接触交互。葛运建,男,1947年生,研究员,主要研究方向为信息获取与处理、机器人感知系统、人机接触交互、运动生物力学等。
引用本文:   
佟丽娜,宋全军,葛运建. 基于时序分析的人体摔倒预测方法[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(2): 273-279. TONG Li-Na ,SONG Quan-Jun ,GE Yun-Jian. Time Series Analysis Based Human Fall Prediction Method. , 2012, 25(2): 273-279.
链接本文:  
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