基于惯性传感器的深度可分离卷积神经网络跌倒检测方法

本发明提供一种基于惯性传感器的深度可分离卷积神经网络跌倒检测方法，其中方法包括：获取用户穿戴手腕的惯性传感器测量的人体运动数据，包括加速度和陀螺仪角速度值；然后将数据传给我们提出的跌倒检测模型对用户是否跌倒进行判断，如果检测到用户发生跌倒行为时，则生成报警信息。本发明通过惯性传感器收集用户活动数据，并利用深度可分离卷积神经网络进行特征提取和分类，实现高效、准确的跌倒检测。