| 基于GWO-SVM的行人跌倒检测方法 |
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| 引用本文： | 刘善良,王士华,史宝周,姜鹏,袁勇超,李振凯,亓昭敏.基于GWO-SVM的行人跌倒检测方法[J].计算技术与自动化,2023(1):84-90. |
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| 作者姓名： | 刘善良 王士华 史宝周 姜鹏 袁勇超 李振凯 亓昭敏 |
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| 作者单位： | （中国机械总院集团青岛分院有限公司,山东 青岛 266300） |
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| 摘 要： | 随着老龄化问题日趋严重，老年人的安全问题越来越受到重视，跌倒行为就是导致老年人死亡或发病的主要原因之一。基于此，提出了一种基于灰狼算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)优化支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的行人跌倒检测方法。选择了行人运动行为中的加速度、角速度和高度作为特征参数，构建了一种基于GWO-SVM的跌倒检测模型，使用MATLAB对模型进行训练及验证。并选择其他三种模型进行对比，使用混淆矩阵对四种模型的效果进行评估。结果表明，经灰狼算法优化的支持向量机对跌倒行为的检测精确度达到95.00%,F1-Score值同样达到95.00%。
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| 关 键 词： | 跌倒检 SVM GWO 模型 |
Pedestrian Fall Detection Method Based on GWO-SVM |
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