曹荟强 林仲志 吴水才*

1(北京工业大学生命科学与生物工程学院，北京 100124)2(长庚大学资讯工程系，台湾 桃园 33302)

基于隐马尔可夫模型的老年人跌倒行为检测方法研究

曹荟强1林仲志2吴水才1*

1(北京工业大学生命科学与生物工程学院，北京 100124)2(长庚大学资讯工程系，台湾 桃园 33302)

随着社会老龄化程度的加剧，老年人的安全健康监护需求日益增加。跌倒行为在老年人日常生活中比较常见，它会给老年人带来严重的身体及心理伤害。因此，跌倒检测对于保护老年人的健康及安全具有重要意义。针对跌倒的运动过程，分析人体加速度变化特征，提出基于隐马尔可夫模型(HMM)的跌倒检测方法。将人体跌倒的加速度信号提取为加速度观测序列，并以此为训练样本训练隐马尔可夫模型，建立跌倒过程的概率模型进行跌倒检测。在验证实验中，采集10名志愿者共300例样本，采用5折交叉检验方法，对模型的有效性进行验证。验证结果表明，该方法检测跌倒的准确率为98.2%，灵敏度为91.3%，特异性为99.6%，具有良好的检测效果，可实现对跌倒行为的准确检测。

跌倒检测；加速度时序；隐马尔可夫模型

引言

我国老年人口基数大、增速快，高龄化趋势明显。截至2014年底，我国60岁及以上的老年人口已达2.12亿人，占总人口的15.5%。高龄人口的增长致使社会老龄化的程度加剧，老年人的健康照护成为严峻的社会问题。跌倒行为是人体姿态动作异常的情况之一，老年人在日常生活中发生跌倒的几率较高。……