一种基于时序分析异常数据的跌倒行为监测方法.pdf

一种基于时序分析异常数据的跌倒行为监测方法作者王忠民张新平梁琛机构西安邮电大学计算机学院发表期刊《计算机应用研究》预排期卷2018年第35卷第3期访问地址http://www.arocmag.com/article/02-2018-03-063.html发布日期2017-03-2109:24:25引用格式王忠民张新平梁琛.一种基于时序分析异常数据的跌倒行为监测方法[J/OL].[2017-03-21].http://www.arocmag.com/article/02-2018-03-063.html.摘要针对疑似跌倒行为在跌倒监测中经常造成误报的问题提出了一种基于时间序列分析异常数据的跌倒监测方法。该方法对手机加速度信号进行时间序列分析通过计算相邻时间窗口之间的相关系数来检测异常数据利用分类器算法对疑似跌倒行为与真实跌倒行为的异常数据样本进行分类。该跌倒监测方法准确率为95％比传统跌倒监测的方法准确率提高19％误报率下降5.3％。实验结果表明本方法是一种可行的跌倒监测方法。关键词行为识别时序分析异常监测中图分类号TP391.4基金项目国家自然科学基金资助项目（61373116）;陕西省科技统筹创新工程计划项目（2016KTZDGY04-01）;西安邮电大学研究生创新基金资助项目（114-602080102）优先出版计算机应用研究第35卷一种基于时序分析异常数据的跌倒行为监测方法*王忠民张新平梁琛(西安邮电大学计算机学院西安7100121)摘要：针对疑似跌倒行为在跌倒监测中经常造成误报的问题提出了一种基于时间序列分析异常数据的跌倒监测方法。该方法对手机加速度信号进行时间序列分析通过计算相邻时间窗口之间的相关系数来检测异常数据利用分类器算法对疑似跌倒行为与真实跌倒行为的异常数据样本进行分类。该跌倒监测方法准确率为95％比传统跌倒监测的方法准确率提高19％误报率下降5.3％。实验结果表明本方法是一种可行的跌倒监测方法。关键词：行为识别；时序分析；异常监测中图分类号：TP391.4FallldetectionmethodbasedontimeseriesanalysisofabnormaldataWangzhongminZhangxinpinLiangchen(Xi'anUniversityofPosts&Telecommunicationsschoolofcomputerscience&technologyXi'an)Abstract:Inviewoftheproblemoffalsealarm