[发明专利]一种基于三轴加速度数据摔倒检测方法

权利要求书

1.一种基于三轴加速度数据摔倒检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S1，构建基于三轴加速度数据的摔倒预测网络，所述摔倒预测网络输入为三轴加速度数据，所述三轴加速度数据对应的摔倒状态为输出；

步骤S2，采集待检测的三轴加速度数据；

步骤S3，对所述待检测的三轴加速度数据进行处理；

步骤S4，将处理后的待检测的三轴加速度数据输入摔倒预测网络进行识别；

步骤S5，所述摔倒预测网络输出摔倒状态；

步骤S6，依据所述摔倒状态进行判断是否需要报警。

2.根据权利要求1所述的一种基于三轴加速度数据摔倒检测方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：

步骤S11，采集摔倒时的三轴加速度数据；

步骤S12，对所述摔倒时的三轴加速度数据进行预处理，得到三张摔倒时的灰度图；

步骤S13，对所述摔倒时的三张灰度图进行合并处理，并通过深度神经网络进行训练，得到摔倒预测网络。

3.根据权利要求2所述的一种基于三轴加速度数据摔倒检测方法，其特征在于，所述步骤S12包括以下步骤：

步骤S121，对摔倒时的三轴加速度数据进行汉明窗权重加窗处理；

步骤S122，对汉明窗权重加窗处理后的三轴加速度数据进行快速傅里叶变换。

4.根据权利要求2所述的一种基于三轴加速度数据摔倒检测方法，其特征在于，所述步骤S13中的对所述摔倒时的三张灰度图进行合并处理包括以下步骤：

步骤S131，将摔倒时的三张灰度图合并成摔倒时的RGB彩色图像；

步骤S132，将所述摔倒时的RGB彩色图像合并成摔倒时的视频。

5.根据权利要求1所述的一种基于三轴加速度数据摔倒检测方法，其特征在于，步骤S3中对所述待检测的三轴加速度数据进行处理，包括预处理和合并处理。

6.根据权利要求5所述的一种基于三轴加速度数据摔倒检测方法，其特征在于，所述步骤S3中的预处理包括以下步骤：

步骤S31，对待检测的三轴加速度数据进行汉明窗权重加窗处理；

步骤S32，对汉明窗权重加窗处理后的三轴加速度数据进行快速傅里叶变换，得到三张待检测的灰度图。

7.根据权利要求5所述的一种基于三轴加速度数据摔倒检测方法，其特征在于，所述步骤S3中的合并处理包括以下步骤：

步骤S33，将三张待检测的灰度图合并成待检测的RGB彩色图像；

步骤S34，将所述待检测的RGB彩色图像合并成待检测的视频。

8.根据权利要求1所述的一种基于三轴加速度数据摔倒检测方法，其特征在于，所述步骤S6包括以下步骤：

步骤S61，获取摔倒状态；其中，所述摔倒状态为摔倒与躺下的顺序；

步骤S62,若摔倒与躺下的顺序为先摔倒后躺下，则需要报警，否则不需要报警。

9.根据权利要求1所述的一种基于三轴加速度数据摔倒检测方法，其特征在于，所述深度神经网络为YOLO_FALL神经网络。

10.根据权利要求9所述的一种基于三轴加速度数据摔倒检测方法，其特征在于，所述YOLO_FALL神经网络包括深度卷积层，上采样层和检测层。