基于ELM的人体跌倒预测算法
作者：朱文辉 李伟 洪波
单位：黑龙江科技大学电气与控制工程学院
为了应用于跌倒保护装置设计，需要设计一种跌倒保护预测算法，能够准确并快速的区分跌倒动作和正常行为动作，因此提出了基于ELM 的人体跌倒预测算法。该算法通过六轴传感器芯片MPU6050提取人体各个姿态下的三相加速度和三相旋转角，通过多变量分析方法得到特征量，随后对提取的特征量进行预处理，通过滑动时间窗口对数据进行切割，对处理后的数据集进行分类标签化处理，通过标签数据集进行ELM训练测试，得到一种基于ELM的人体跌倒预测算法。通过多指标理论和传统合加速度阈值算法进行了对比评估，确定了基于ELM 的人体跌倒预测算法能够在0.2s内快速预测跌倒行为，并且预测准确率能够达到97.6%，完全满足跌倒预测保护装置的应用要求，并且性能明显优于传统跌倒预测算法。
DOI：
10.16520/j.cnki.1000-8519.2022.05.015
关键词：
Array
所属期刊栏目：
理论与算法
分类号：
TP212.9
页码：
58-60+64