基于机器学习的跌倒检测算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

跌倒是老年人和体弱人群意外伤害的主要原因之一，往往会导致骨折、脑损伤等严重后果，甚至危及生命。

及时有效的跌倒检测能够为伤者争取宝贵的救治时间，降低伤害程度，因此具有重要的社会意义和应用价值。

本选题旨在探讨如何利用机器学习技术，开发准确、可靠、实时的跌倒检测算法，为老年人以及其他需要监测的人群提供安全保障，促进智慧医疗和养老服务的发展。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在跌倒检测领域展开了广泛的研究，取得了丰硕的成果。

总的来说，现有的跌倒检测方法可以分为三类：基于视频图像分析的方法、基于穿戴式传感器的方法以及基于环境传感器的方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研与分析:查阅国内外相关文献，了解跌倒检测领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术路线。

2.数据采集与预处理:收集人体运动数据，包括加速度、角速度、姿态角等，并对数据进行预处理，例如去噪、平滑、归一化等，以提高数据的质量和可利用性。

3.跌倒特征提取:分析人体在跌倒过程中的运动特征，提取有效的跌倒特征，例如加速度峰值、角速度变化率、姿态角变化量等，并构建特征数据集。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于多传感器数据融合的跌倒特征提取:传统的跌倒检测方法大多只利用单一传感器的数据，而本研究将尝试融合多种传感器的数据，例如加速度传感器、陀螺仪、气压传感器等，以提取更加全面和准确的跌倒特征，提高跌倒检测的准确率。

2.基于深度学习的跌倒检测模型构建:传统的跌倒检测方法大多采用基于阈值的算法或浅层机器学习算法，而本研究将尝试采用深度学习算法，例如卷积神经网络、循环神经网络等，以自动学习和提取跌倒特征，提高跌倒检测的鲁棒性和泛化能力。

3.面向实际应用的跌倒检测系统设计:本研究将致力于开发实用性强的跌倒检测系统，例如基于智能手机、智能手表等可穿戴设备的系统，以降低系统的成本和功耗，提高用户体验。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 马秀娟,周悦,陈俊波.基于kinect的人体跌倒检测算法研究[j].计算机应用研究,2017,34(06):1845-1849.

[2] 刘颖,张毅,刘洋,等.基于可穿戴设备的跌倒检测算法综述[j].电子学报,2018,46(11):2634-2646.

[3] 邓超,王宏伟,肖斌,等.基于加速度传感器和深度信息的跌倒检测算法[j].传感技术学报,2021,34(01):122-127.