为了减少老年人因跌倒而造成的伤害, 及时有效地识别跌倒行为, 提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒识别方法。首先将加速度传感器放置于人体腰腹位置, 采集人在运动时的加速度变化数据; 然后使用日常活动数据训练隐马尔科夫模型 (HMM), 利用老年人活动状态相对较少的特点, 从测量数据与HMM的匹配程度寻找“疑似”跌倒行为; 最后计算短暂时间内的身体倾角, 检测人体躺卧姿态, 完成跌倒识别。利用HMM和身体倾角识别跌倒, 解决了生活中缺乏跌倒数据训练样本的问题, 提高了某些近似行为的区分度。仿真结果表明, 该方法在有效识别跌倒行为的同时, 提高了正确率。
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