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基于android的跌倒检测算法研究及实现的开题报告
一、选题背景
跌倒现象是老年人常见的问题，严重的随之而来的后果可能包括骨折、颅内出血、伤口、肌肉拉伤等等。因此，开发一款能够通过智能手机的加速度传感器和陀螺仪等硬件设备获取相关数据并基于其对跌倒进行检测的算法，将可以在一定程度上降低老年人跌倒的风险，并有效提高生活质量。
二、选题意义
根据统计数据，全球每年有近3000万老年人因跌倒而导致受伤，其中8%的情况下终止了他们的生命。与此同时，因跌倒而产生的医疗费用及其他相关费用每年高达300亿美元。因此，将智能手机等设备应用于跌倒检测中，对于提高老年人的生活安全和降低医疗费用等方面的节省都具有重要意义。
三、研究内容
本研究的主要内容将包括以下四个方面：
1.设计基于android平台的跌倒检测应用：
开发一款基于android平台的跌倒检测应用，包括收集数据、分析数据，并最终报警的功能。
2.收集数据：
通过智能手机的传感器技术，获取跌倒时所产生的数据，包括重力加速度和角速度等信息，并使用该数据进行跌倒检测。
3.数据处理：
获取到的数据需要进行处理，通过特定的算法对跌倒行为进行检测和识别。具体算法研究包括：支持向量机、决策树、条件随机场等多种机器学习算法，并运用其进行数据处理与分析。
4.跌倒检测与报警：
在跌倒检测出现异常时，应用程序应该及时通过各种方式对用户发出警报，以提供必要帮助和服务。
四、研究方法和技术
1.设计跌倒检测软件所需的软件工程知识，包括使用AndroidStudio等开发工具进行设计和编码。
2.数据采集技术：使用手机的陀螺仪、加速度计和其他传感器收集数据，并将其导入到算法中进行处理。
3.数据处理技术：通过机器学习算法进行数据处理，对跌倒行为进行识别和判断。
4.算法运用技术：在本研究中，将采用支持向量机、决策树和条件随机场等多种机器学习算法进行预测和分析。
五、可行性分析
1.硬件方案可靠性：智能手机主要采用加速度传感器技术和陀螺仪技术，两者均属于比较成熟的移动设备硬件技术。
2.算法可行性：研究人员将采用多种机器学习算法，包括SVM、决策树和CRF等算法，证明本设计方案的算法可行性。
3.APP应用可行性：现有APP应用只能作为基本功能的演示，还不能真正地应用到实际场景中，因此，研究人员需要进行技术研究和实验验证。
六、预期成果
开发一个基于android平台的跌倒检测应用程序，该应用程序将可以实现并发出警报的功能，以应对老年人跌倒风险，保障其生命安全。此外，该研究将展示机器学习算法在移动设备上的应用，以及如何处理移动设备采集到的数据。
七、参考文献
1.Luciu,DM;
2.Jansen,BD;
3.Janssens,M;
4.Menoni,O;
5.Brijs,K.DesignofanAndroid-basedfalldetectionsystem.InProceedingsoftheInternationalConferenceone-HealthNetworking,ApplicationsandServices,2014,pp.89-93.