技术总结
本发明公开了一种基于卷积神经网络的跌倒检测方法和系统，本发明通过采集三轴加速度、身体的倾斜角度和运动方向，并进行数据去噪；对数据进行分割，给每一轴数据进行标记与预编码排序，进而进行离散傅里叶变换；基于变换后的数据，构建卷积神经网络，并进行卷积神经网络训练，得到行为的网络模型；对卷积神经网络模型进行模式匹配，判断用户是否发生跌倒适合用于家庭健康安全监控，能够通过卷积神经网络识别复杂的行为，并对老人的跌倒做出精准地判断与实时地报警。
技术研发人员：刘治;宋佳花;王承祥
受保护的技术使用者：山东大学
文档号码：201710022067
技术研发日：2017.01.12
技术公布日：2017.06.13