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红外图像中基于多特征提取的跌倒检测算法研究

杨任兵,  程文播,  钱庆,  章强,  钱俊,  潘宇骏

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杨任兵, 程文播, 钱庆, 章强, 钱俊, 潘宇骏. 红外图像中基于多特征提取的跌倒检测算法研究[J]. 红外技术, 2017, 39(12): 1131-1138.
引用本文: 杨任兵, 程文播, 钱庆, 章强, 钱俊, 潘宇骏. 红外图像中基于多特征提取的跌倒检测算法研究[J]. 红外技术, 2017, 39(12): 1131-1138.
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YANG Renbing, CHENG Wenbo, QIAN Qing, ZHANG Qiang, QIAN Jun, PAN Yujun. Fall Detection Algorithm Based on Multi Feature Extraction in Infrared Image[J]. Infrared Technology , 2017, 39(12): 1131-1138.
Citation: YANG Renbing, CHENG Wenbo, QIAN Qing, ZHANG Qiang, QIAN Jun, PAN Yujun. Fall Detection Algorithm Based on Multi Feature Extraction in Infrared Image[J]. Infrared Technology , 2017, 39(12): 1131-1138.
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红外图像中基于多特征提取的跌倒检测算法研究

  • 上海大学通信与信息工程学院,上海,200444

  • 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州,215163

  • 上海大学

  • 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所

基金项目: 江苏省科技支撑计划项目(BE2014639)%中国科学院科技服务网络计划(KFJ-STS-SCYD-007)%苏州市科技计划项目(SYS201664)
详细信息

  • 中图分类号: TP391.4

Fall Detection Algorithm Based on Multi Feature Extraction in Infrared Image

    摘要
  • 摘要: 研究表明跌倒是我国老年人伤害的主要原因,而且超过一半的跌倒发生在家中.如果我们能及时发现老人跌倒并进行有效处理,就会降低跌倒对老人的伤害.因此为了检测老年人室内跌倒行为,本文从低分辨率的红外图像中,提取出4种对跌倒敏感的特征,同时使用K近邻算法进行分类来判断是否发生跌倒.另外,本文还设计了一套基于该算法的老年人跌倒检测系统,它具有保护隐私、准确度高、安装方便的优点.最后通过实验测试表明该跌倒检测算法的准确率高达91.25%.
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