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视觉图像和可穿戴计算数据融合的跌倒检测技术及应用的开题报告
一、题目
视觉图像和可穿戴计算数据融合的跌倒检测技术及应用
二、选题意义
跌倒对老年人来说是一种常见的意外事件，并且可能会对其健康产生严重的影响。据澳大利亚帕金森病协会的统计，65岁以上的老年人中，30%会因跌倒而导致受伤。跌倒甚至可能会导致病患长时间卧床，进而导致康复时间延长，甚至在某些情况下，可能会直接导致死亡。因此，如何及时发现和预防跌倒事件成为当前一个重要的课题。
目前，已经有很多研究关注如何检测跌倒事件。其中常用的方法是在老年人的身体上安装可穿戴计算设备，如敏感器、加速计、陀螺仪等，通过收集来自可穿戴设备的数据，来检测跌倒事件。然而，由于老年人的日常活动中可能会发生很多其他的合法摔倒，这些合法摔倒有时会被错误地识别为跌倒事件，这就意味着需要开发一些更加准确的检测技术来检测跌倒事件，以便保证及时提供帮助。
因此，本文提出一种新的跌倒检测技术，采用视觉图像和可穿戴计算设备的数据融合来实现跌倒事件的检测和分类，以提高跌倒检测的准确性，并在实际生活中提供更好的帮助。
三、选题内容
（1）跌倒检测数据的采集和处理
在进行跌倒检测前，需要先收集可穿戴计算设备的数据和图像数据，并进行预处理。可穿戴计算设备的数据主要包括加速计、陀螺仪、磁力计等，这些数据的处理可以帮助判断老年人的身体姿势和动作，从而检测跌倒事件。图像数据则可以帮助判断跌倒方式和落地情况，从而进一步提高跌倒检测的准确性。
（2）跌倒事件的检测和分类
通过处理可穿戴计算设备的数据和图像数据，可以获取老年人的身体姿势和动作，并将这些数据传输到跌倒检测系统中。跌倒检测系统可以通过机器学习技术对数据进行分类和判断，以判断是否发生了跌倒事件。
（3）实验研究和性能评估
为了评估跌倒检测的准确性和实用性，需要进行实验研究并进行性能评估。实验结果可以帮助我们进一步了解跌倒事件的特征和检测方法，并为设计更好的跌倒检测系统提供参考。
四、预期成果
本文希望通过介绍视觉图像和可穿戴计算设备的数据融合跌倒检测技术，提高跌倒检测的准确性，并在实际生活中提供更好的帮助。预期的成果包括以下几点：
（1）实现视觉图像和可穿戴计算设备数据的融合，提高跌倒检测的准确性。
（2）提出一种新的跌倒检测算法，通过机器学习技术对数据进行分类和判断。
（3）进行实验研究和性能评估，评估跌倒检测的准确性和实用性。
五、参考文献
[1]LaurendeauD.,RousseauL.,andLapierreA.Vision-BasedFallDetectionandPostureRecognitionforElderlyCare[C].IntelligentSensors,SensorNetworksandInformationProcessingConference,2004.
[2]TaoW.,LiuT.,andKingC.WearableSensor-BasedHumanActivityRecognitionMethodwithMulti-FeatureFusionandIncrementalSparseLearning[J].IEEETransactionsonIndustrialInformatics,2015.
[3]ChenW.,CaiC.,andYinB.Vision-basedFallDetectionwithConvexHullTemplateMatching[J].Proceedingsofthe17thInternationalConferenceonPatternRecognition,2004.
[4]ZhangT.,WangY.,andHuangL.AWearableSystemforFallDetectionandAlertingUsinganAndroid-BasedSmartWatch[C].Proceedingsofthe2016IEEEInternationalConferenceonInformationandAutomation,2016.
[5]ChenZ.,WangY.,andLyuR.Real-TimeFallDetectionBasedonaWearableDevice[J].Sensors,2017.