通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法和系統(tǒng)，涉及摔倒自動(dòng)檢測(cè)領(lǐng)域。本發(fā)明提供的方法和系統(tǒng)，通過(guò)首先對(duì)采集的加速度進(jìn)行預(yù)判，過(guò)濾掉大量的非摔倒數(shù)據(jù)，然后利用線性分類算法對(duì)預(yù)判摔倒數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別，同時(shí)，在云服務(wù)器中，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)判摔倒數(shù)據(jù)，更新線性分類算法，這種通過(guò)雙重判斷，同時(shí)在云服務(wù)器中，不斷的對(duì)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而對(duì)線性分類算法不斷修正更新的方法和系統(tǒng)，不僅極大的提高了摔倒判斷的結(jié)果，也提高了摔倒判斷的速度。
【專利說(shuō)明】通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法和系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及摔倒自動(dòng)檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法和系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002]隨著中國(guó)社會(huì)進(jìn)入老齡化，全社會(huì)對(duì)老人的關(guān)心和關(guān)注逐漸增多。為了提高老年人出行的安全，針對(duì)老年人防摔倒的報(bào)警技術(shù)的研究也越來(lái)越多。
[0003]目前，摔倒檢測(cè)設(shè)備，主要通過(guò)加速度傳感器或者陀螺儀檢測(cè)使用者的身體形態(tài)和活動(dòng)狀態(tài)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)來(lái)判斷是否有摔倒事件的發(fā)生。摔倒監(jiān)測(cè)設(shè)備在使用時(shí)，按照一定的角度佩戴在使用者身上，當(dāng)有摔倒事件發(fā)生時(shí)，加速度和角度就會(huì)發(fā)生變化，所以，摔倒監(jiān)測(cè)設(shè)備就利用該原理判斷使用者是否發(fā)生摔倒事件。
[0004]但是現(xiàn)有技術(shù)中判斷摔倒的方法，其摔倒條件只是加速度傳感器或者陀螺儀采集的加速度和角度的變化，而加速度和角度的變化是使用者摔倒的必要條件，卻不是使用者摔倒的充分條件，即使用者如果摔倒，則加速度傳感器或陀螺儀的加速度和角度值必定會(huì)發(fā)生變化，但是，加速度傳感器或陀螺儀的加速度和角度值發(fā)生變化，使用者卻不一定發(fā)生摔倒事件。所以，現(xiàn)有技術(shù)中，只是依據(jù)加速度傳感器或者陀螺儀采集的加速度和角度的變化，來(lái)判斷發(fā)生摔倒事件，會(huì)產(chǎn)生較多誤判的情況，準(zhǔn)確率低。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法和系統(tǒng)，從而解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的前述問題。
[0006]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下:
[0007]一種通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法，包括如下步驟:
[0008]SI，加速度傳感器采集加速度，并將加速度傳輸給處理器；
[0009]S2，所述處理器接收所述加速度，并判斷所述加速度是否超過(guò)設(shè)定的閾值，如果所述加速度超過(guò)所述設(shè)定的閾值，則執(zhí)行步驟S3 ;如果所述加速度未超過(guò)所述設(shè)定的閾值，則返回SI ；
[0010]S3，所述處理器從云服務(wù)器下載線性分類算法，并利用所述線性分類算法判斷所述加速度是否符合摔倒特征，如果符合，則摔倒；如果不符合，則未摔倒；
[0011]S4，所述處理器將S3中所有的超過(guò)所述設(shè)定的閾值的所述加速度和對(duì)應(yīng)的是否摔倒的結(jié)果均傳輸至所述云服務(wù)器，所述云服務(wù)器通過(guò)學(xué)習(xí)所述加速度和對(duì)應(yīng)的是否摔倒的結(jié)果，更新所述線性分類算法。
[0012]進(jìn)一步地，S3中，還包括報(bào)警的步驟，如果摔倒，則報(bào)警。
[0013]優(yōu)選地，所述加速度傳感器為三軸加速度傳感器。
[0014]具體地，S2包括如下步驟:
[0015]S201，所述處理器接收所述加速度；
[0016]S202，計(jì)算所述加速度的合加速度；
[0017]S203，判斷所述合加速度是否超過(guò)設(shè)定的閾值。
[0018]優(yōu)選地，S2中，所述閾值根據(jù)人的屬性進(jìn)行設(shè)置，所述人的屬性包括性別、年齡、身高和體重中的至少一種。
[0019]優(yōu)選地，S3中，所述摔倒特征通過(guò)如下方法獲得:
[0020]S301，采集一段時(shí)間內(nèi)的加速度和對(duì)應(yīng)的是否摔倒的結(jié)果；
[0021]S302，對(duì)發(fā)生摔倒對(duì)應(yīng)的所述加速度進(jìn)行標(biāo)記，得到標(biāo)記的加速度；
[0022]S303，對(duì)所述標(biāo)記的加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到所述摔倒特征。
[0023]具體地，S4中，所述傳輸至云服務(wù)器為，通過(guò)GPRS傳輸至云服務(wù)器。
[0024]一種通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的系統(tǒng)，按照數(shù)據(jù)傳輸方向依次包括:加速度傳感器、處理器、數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備和云服務(wù)器。
[0025]優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備為GSM模塊。
[0026]具體地，所述處理器包括:
[0027]數(shù)據(jù)接收模塊:用于接收加速度傳感器傳輸?shù)乃黾铀俣龋?br> [0028]摔倒預(yù)判模塊:用于計(jì)算所述加速度，并判斷所述加速度是否超過(guò)設(shè)定的閾值；
[0029]摔倒判斷模塊:用于從云服務(wù)器下載線性分類算法，并利用線性分類算法判斷加速度是否符合摔倒特征，判斷是否摔倒；
[0030]數(shù)據(jù)傳輸模塊:用于將所有的超過(guò)所述設(shè)定的閾值的所述加速度和對(duì)應(yīng)的是否摔倒的結(jié)果均傳輸至云服務(wù)器。
[0031]本發(fā)明的有益效果是:通過(guò)首先對(duì)采集的加速度進(jìn)行預(yù)判，過(guò)濾掉大量的非摔倒數(shù)據(jù)，然后利用線性分類算法對(duì)預(yù)判摔倒數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別，同時(shí)，在云服務(wù)器中，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)判摔倒數(shù)據(jù)，更新線性分類算法，這種通過(guò)雙重判斷，同時(shí)在云服務(wù)器中，不斷的對(duì)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而對(duì)線性分類算法不斷修正更新的方法，不僅極大的提高了摔倒判斷的結(jié)果，也提高了摔倒判斷的速度。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0032]圖1是本發(fā)明實(shí)施例一提供的方法流程示意圖；
[0033]圖2是本發(fā)明實(shí)施例二提供的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；

【具體實(shí)施方式】
[0034]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的【具體實(shí)施方式】?jī)H僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0035]實(shí)施例一
[0036]如圖1所示，一種通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法，包括如下步驟:
[0037]SI，加速度傳感器采集加速度，并將加速度傳輸給處理器；
[0038]S2，所述處理器接收所述加速度，并判斷所述加速度是否超過(guò)設(shè)定的閾值，如果所述加速度超過(guò)所述設(shè)定的閾值，則執(zhí)行步驟S3 ;如果所述加速度未超過(guò)所述設(shè)定的閾值，則返回SI ；
[0039]S3，所述處理器從云服務(wù)器下載線性分類算法，并利用所述線性分類算法判斷所述加速度是否符合摔倒特征，如果符合，則摔倒；如果不符合，則未摔倒；
[0040]S4，所述處理器將S3中所有的超過(guò)所述設(shè)定的閾值的所述加速度和對(duì)應(yīng)的是否摔倒的結(jié)果均傳輸至所述云服務(wù)器，所述云服務(wù)器通過(guò)學(xué)習(xí)所述加速度和對(duì)應(yīng)的是否摔倒的結(jié)果，更新所述線性分類算法。
[0041]與現(xiàn)有技術(shù)中只是通過(guò)加速度數(shù)據(jù)的變化來(lái)判斷摔倒的方法相比，本發(fā)明實(shí)施例提供的方法中:
[0042]首先通過(guò)判斷加速度是否超過(guò)設(shè)定的閾值，來(lái)進(jìn)行摔倒預(yù)判，如果加速度的數(shù)值超過(guò)設(shè)定的閾值，則預(yù)判為摔倒，否則，預(yù)判為未摔倒；
[0043]為了提高摔倒判斷的準(zhǔn)確性，然后，對(duì)預(yù)判中超過(guò)設(shè)定的閾值的加速度，利用從云服務(wù)器中下載的線性分類算法判斷是否符合摔倒特征，如果符合，則摔倒，如果不符合，則未摔倒。
[0044]其中，如本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解的，線性分類算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一種。同時(shí)，在本發(fā)明實(shí)施例中，只是在本地處理器中利用線性分類算法判斷加速度是否符合摔倒特征，而不學(xué)習(xí)樣本，所以，極大的減輕了本地處理器的計(jì)算壓力，這樣，不僅提高了本地處理器的處理速度，同時(shí)還可以提高計(jì)算準(zhǔn)確率。
[0045]本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)于加速度和對(duì)應(yīng)的摔倒與否的結(jié)果的樣本的學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)更多的樣本后，更新線性分類算法的過(guò)程，是在云服務(wù)器中進(jìn)行的，利用云服務(wù)器強(qiáng)大的云計(jì)算能力來(lái)完成上述樣本的機(jī)器學(xué)習(xí)。然后再通知本地處理器來(lái)下載機(jī)器學(xué)習(xí)后更新的線性分類算法，用于判斷獲取得到的加速度是否符合摔倒特征，判斷是否發(fā)生摔倒。由于機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程是在云服務(wù)器中進(jìn)行的，利用了云計(jì)算的能力，因此，計(jì)算速度更快，從而使本地處理器的判斷摔倒的速度也更快，計(jì)算的準(zhǔn)確率也更高。
[0046]本發(fā)明實(shí)施例中，是對(duì)采集的加速度進(jìn)行了預(yù)判之后，才進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和判斷的，而在預(yù)判過(guò)程中，過(guò)濾掉了大量的不符合摔倒條件的數(shù)據(jù)，使進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)和判斷的數(shù)據(jù)量大大的減少，因此，機(jī)器學(xué)習(xí)的樣本更加準(zhǔn)確，對(duì)線性分類算法的修正更加準(zhǔn)確，進(jìn)而利用該線性分類算法進(jìn)行摔倒判斷得到的結(jié)果也會(huì)更加準(zhǔn)確。
[0047]因此，本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)預(yù)判、線性分類算法甄別以及云服務(wù)器機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)線性分類算法不斷修正、更新，使得摔倒判斷的準(zhǔn)確性得到了大大的提高。
[0048]本發(fā)明實(shí)施例中，S3中，還可以包括報(bào)警的步驟，如果摔倒，則報(bào)警。報(bào)警的功能可以幫助摔倒者得到及時(shí)的救助。
[0049]本發(fā)明實(shí)施例中，所述加速度傳感器可以為三軸加速度傳感器。
[0050]如本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解的，也可以采用非三軸的多軸加速度傳感器。
[0051]如果采用三軸加速度傳感器，則S2具體包括如下步驟:
[0052]S201，所述處理器接收所述加速度；
[0053]S202，計(jì)算所述加速度的合加速度；
[0054]S203，判斷所述合加速度是否超過(guò)設(shè)定的閾值。
[0055]其中，三軸加速度傳感器采集的三個(gè)軸的加速度值分別為:x、1、z，可以按照如下公式計(jì)算合加速度:sqrt(x*x+y*y+z*z)。通過(guò)計(jì)算三軸加速度的合加速度,并比較合加速度與設(shè)定的閾值之間的關(guān)系來(lái)進(jìn)行預(yù)判。
[0056]如本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解的，也可以不計(jì)算三軸加速度的合加速度，直接將各軸加速度與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，而通過(guò)計(jì)算合加速度，并利用合加速度與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，可以進(jìn)一步的提高摔倒判斷的準(zhǔn)確性。
[0057]本發(fā)明實(shí)施例中，S2中，所述閾值根據(jù)人的屬性進(jìn)行設(shè)置，所述人的屬性包括性另O、年齡、身高和體重中的至少一種。設(shè)定閾值。比如其他屬性都相同的男性和女性，閾值可能就不同，具體數(shù)值可以根據(jù)摔倒判斷的經(jīng)驗(yàn)值來(lái)進(jìn)行設(shè)定。這樣，根據(jù)摔倒判斷的經(jīng)驗(yàn)值，對(duì)不同屬性的人設(shè)定不同的閾值，可以提高預(yù)判的準(zhǔn)確性。
[0058]本發(fā)明實(shí)施例中，S3中，所述摔倒特征可以通過(guò)如下方法獲得:
[0059]S301，采集一段時(shí)間內(nèi)的加速度和對(duì)應(yīng)的是否摔倒的結(jié)果；
[0060]S302，對(duì)發(fā)生摔倒對(duì)應(yīng)的所述加速度進(jìn)行標(biāo)記，得到標(biāo)記的加速度；
[0061]S303，利用所述線性分類算法對(duì)所述標(biāo)記的加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到所述摔倒特征。
[0062]其中，摔倒的情況包括:站立情況下直接摔倒；走路過(guò)程中絆倒；跑步過(guò)程中絆倒；前仰、后仰、側(cè)仰等。針對(duì)這些摔倒情況的加速度數(shù)據(jù)呈現(xiàn)散列分布的規(guī)律，在二維坐標(biāo)系中可以認(rèn)為分布于一條斜線周圍，利用線性分類算法學(xué)習(xí)得到的這個(gè)規(guī)律就是摔倒特征。
[0063]本發(fā)明實(shí)施例中，摔倒特征的初始值可能需要人工進(jìn)行干預(yù)，得到，之后，該方法運(yùn)行之后，就可以通過(guò)云服務(wù)器不斷學(xué)習(xí)新的樣本，對(duì)線性分類算法不斷進(jìn)行修正和更新，本地處理器就可以利用不斷修正和更新的線性分類算法不斷的對(duì)摔倒特征進(jìn)行修正和更新，學(xué)習(xí)的樣本量越大，線性分類算法越準(zhǔn)確，摔倒特征越準(zhǔn)確，利用線性分類算法和摔倒特征得到的摔倒結(jié)果就會(huì)越準(zhǔn)確。
[0064]本發(fā)明實(shí)施例中，S4中，所述傳輸至云服務(wù)器，具體為，通過(guò)GPRS傳輸至云服務(wù)器。
[0065]實(shí)施例二
[0066]如圖2所示，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的系統(tǒng)，按照數(shù)據(jù)傳輸方向依次包括:加速度傳感器、處理器、數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備和云服務(wù)器。
[0067]其中，所述數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備可以為GSM模塊。GSM模塊，是將GSM射頻芯片、基帶處理芯片、存儲(chǔ)器、功放器件等集成在一塊線路板上，具有獨(dú)立的操作系統(tǒng)、GSM射頻處理、基帶處理并提供標(biāo)準(zhǔn)接口的功能模塊。
[0068]GSM模塊具有發(fā)送SMS短信，語(yǔ)音通話，GPRS數(shù)據(jù)傳輸?shù)然贕SM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信的所有基本功能。
[0069]本發(fā)明實(shí)施例中，所述處理器可以包括:
[0070]數(shù)據(jù)接收模塊:用于接收加速度傳感器傳輸?shù)乃黾铀俣龋?br> [0071]摔倒預(yù)判模塊:用于計(jì)算所述加速度，并判斷所述加速度是否超過(guò)設(shè)定的閾值；
[0072]摔倒判斷模塊:用于從云服務(wù)器下載線性分類算法，并利用線性分類算法判斷加速度是否符合摔倒特征，判斷是否摔倒；
[0073]數(shù)據(jù)傳輸模塊:用于將所有的超過(guò)所述設(shè)定的閾值的所述加速度和對(duì)應(yīng)的是否摔倒的結(jié)果均傳輸至云服務(wù)器。
[0074]通過(guò)采用本發(fā)明公開的上述技術(shù)方案，得到了如下有益的效果:通過(guò)首先對(duì)采集的加速度進(jìn)行預(yù)判，過(guò)濾掉大量的非摔倒數(shù)據(jù)，然后利用線性分類算法對(duì)預(yù)判摔倒數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別，同時(shí)，在云服務(wù)器中，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)判摔倒數(shù)據(jù)，更新線性分類算法，這種通過(guò)雙重判斷，同時(shí)在云服務(wù)器中，不斷的對(duì)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而對(duì)線性分類算法不斷修正更新的方法，不僅極大的提高了摔倒判斷的結(jié)果，也提高了摔倒判斷的速度。
[0075]本說(shuō)明書中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見即可。
[0076]本領(lǐng)域人員應(yīng)該理解的是，上述實(shí)施例提供的方法步驟的時(shí)序可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，也可根據(jù)實(shí)際情況并發(fā)進(jìn)行。
[0077]上述實(shí)施例涉及的方法中的全部或部分步驟可以通過(guò)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件來(lái)完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)設(shè)備可讀取的存儲(chǔ)介質(zhì)中，用于執(zhí)行上述各實(shí)施例方法所述的全部或部分步驟。所述計(jì)算機(jī)設(shè)備，例如:個(gè)人計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、智能移動(dòng)終端、智能家居設(shè)備、穿戴式智能設(shè)備、車載智能設(shè)備等；所述的存儲(chǔ)介質(zhì)，例如:RAM、ROM、磁碟、磁帶、光盤、閃存、U盤、移動(dòng)硬盤、存儲(chǔ)卡、記憶棒、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)云存儲(chǔ)坐寸ο
[0078]最后，還需要說(shuō)明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來(lái)將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來(lái)，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過(guò)程、方法、商品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過(guò)程、方法、商品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過(guò)程、方法、商品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。
[0079]以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本【技術(shù)領(lǐng)域】的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法，其特征在于，包括如下步驟: Si，加速度傳感器采集加速度，并將加速度傳輸給處理器； S2，所述處理器接收所述加速度，并判斷所述加速度是否超過(guò)設(shè)定的閾值，如果所述加速度超過(guò)所述設(shè)定的閾值，則執(zhí)行步驟S3 ;如果所述加速度未超過(guò)所述設(shè)定的閾值，則返回SI ； S3，所述處理器從云服務(wù)器下載線性分類算法，并利用所述線性分類算法判斷所述加速度是否符合摔倒特征，如果符合，則摔倒；如果不符合，則未摔倒； S4，所述處理器將S3中所有的超過(guò)所述設(shè)定的閾值的所述加速度和對(duì)應(yīng)的是否摔倒的結(jié)果均傳輸至所述云服務(wù)器，所述云服務(wù)器通過(guò)學(xué)習(xí)所述加速度和對(duì)應(yīng)的是否摔倒的結(jié)果，更新所述線性分類算法。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法，其特征在于，S3中，還包括報(bào)警的步驟，如果摔倒，則報(bào)警。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法，其特征在于，所述加速度傳感器為三軸加速度傳感器。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法，其特征在于，S2具體包括如下步驟: S201，所述處理器接收所述加速度； S202，計(jì)算所述加速度的合加速度； S203，判斷所述合加速度是否超過(guò)設(shè)定的閾值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法，其特征在于，S2中，所述閾值根據(jù)人的屬性進(jìn)行設(shè)置，所述人的屬性包括性別、年齡、身高和體重中的至少一種。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法，其特征在于，S3中，所述摔倒特征通過(guò)如下方法獲得: S301，采集一段時(shí)間內(nèi)的加速度和對(duì)應(yīng)的是否摔倒的結(jié)果； S302，對(duì)發(fā)生摔倒對(duì)應(yīng)的所述加速度進(jìn)行標(biāo)記，得到標(biāo)記的加速度； S303，對(duì)所述標(biāo)記的加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到所述摔倒特征。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的方法，其特征在于，S4中，所述傳輸至云服務(wù)器，具體為，通過(guò)GPRS傳輸至云服務(wù)器。
8.—種通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的系統(tǒng)，其特征在于，按照數(shù)據(jù)傳輸方向依次包括:加速度傳感器、處理器、數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備和云服務(wù)器。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備為GSM模塊。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的通過(guò)云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷摔倒的系統(tǒng)，其特征在于，所述處理器包括: 數(shù)據(jù)接收模塊:用于接收加速度傳感器傳輸?shù)乃黾铀俣龋? 摔倒預(yù)判模塊:用于計(jì)算所述加速度，并判斷所述加速度是否超過(guò)設(shè)定的閾值； 摔倒判斷模塊:用于從云服務(wù)器下載線性分類算法，并利用線性分類算法判斷加速度是否符合摔倒特征，判斷是否摔倒； 數(shù)據(jù)傳輸模塊:用于將所有的超過(guò)所述設(shè)定的閾值的所述加速度和對(duì)應(yīng)的是否摔倒的結(jié)果均傳輸至云服務(wù)器。
【文檔編號(hào)】G06K9/66GK104361361SQ201410648555
【公開日】2015年2月18日 申請(qǐng)日期:2014年11月14日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月14日
【發(fā)明者】熊毅, 陳再雷, 王祿遜 申請(qǐng)人:北京天地弘毅科技有限公司