基于卡尔曼滤波与KNN算法的跌倒检测报警系统及方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610152570.1
IPC分类号：G08B21/04
申请日期：
2016-03-17
申请人：
北京工业大学

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著录项信息

专利名称	基于卡尔曼滤波与KNN算法的跌倒检测报警系统及方法
申请号	CN201610152570.1	申请日期	2016-03-17
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-07-06	公开/公告号	CN105741491A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G08B21/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G08 信号装置 G08B 信号装置或呼叫装置；指令发信装置；报警装置 G08B21/00 未列入其他类目的响应一种指定的意外或异常情况的报警器 G08B21/02 保证人身安全的报警器〔7〕 G08B21/04 响应无活动能力的报警器，例如老年人的（G08B 21/06优先）〔7〕	IPC分类号	G;0;8;B;2;1;/;0;4查看分类表>
申请人	北京工业大学	申请人地址	北京市朝阳区平乐园100号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京工业大学	当前权利人	北京工业大学
发明人	何坚;周明我;张岩;张丞
代理机构	北京汇信合知识产权代理有限公司	代理人	吴甘棠

摘要

本发明公开了基于卡尔曼滤波与KNN算法的跌倒检测报警系统及方法，包括：采集模块、处理模块、传输模块、识别模块、判断模块和通知模块；采集模块用于采集人体活动中上躯干部位的三维加速度和三维角速度数据；处理模块通过三维加速度和三维角速度数据计算合加速度与合角速度；识别模块基于卡尔曼滤波与KNN算法对人体活动状态进行分类识别，识别出人体的运动类型；判断模块判断是否为“跌倒”类型，当判断结果为“跌倒”类型时，通知模块通过设置的报警方式通知设定的联系人。本发明通过基于卡尔曼滤波与KNN算法对人体活动状态进行识别，检测准确率高、误报率低；具备通信功能，能够实时通知跌倒老人的亲属，确定跌倒位置。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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