[发明专利]一种基于机器学习的智能地毯跌倒判别方法

摘要

本发明是一种基于机器学习的智能地毯跌倒判别方法，在由按照合理的人体行走规律设计的智能地毯上，使用机器学习的方式将行走过程中地毯踩点在时间及空间数据变化情况作为机器学习的输入特征，通过反复地走动并将信息存入数据库，将存储的特征信息和用户实际走动情况进行匹配，从而实现基于机器学习的特征环境。在进行分类算法之前，建立隐马尔科夫概率转移模型，使地毯获得自适应的物体区分功能，去除地毯上无效的踩点信息，保留目标用户信息。在训练过程中，采用基于SVM(支持向量机)进行训练，选取不同的核函数特征数据反复训练，根据不同的训练结果，在智能地毯上重复走动和跌倒两个过程，建立高可靠性的跌倒判别模型。

主权项

1.一种基于机器学习的智能地毯跌倒判别方法，其特征在于该方法以智能地毯为硬件基础，结合机器学习中的概率图理论模型以及监督学习中的SVM实现对智能地毯上行走目标的区分，并且提取目标对象的行走信息，综合考虑行走人员在智能地毯上行走的数据特征，提取不同行走情况在空间和时间上的特异性，对行走人员发生跌倒时提供报警。