一种基于手腕部的惯性传感器的跌倒检测方法及系统

本发明公开了一种基于手腕部的惯性传感器的跌倒检测方法及系统，所述方法包括：获取安装在人体手腕部的惯性传感器采集的运动数据并进行预处理，得到目标运动数据；基于一维卷积和长短期记忆神经网络构建跌倒检测模型和跌倒方向检测模型，利用跌倒检测模型进行跌倒检测，若连续设定次数检测到跌倒，则确认跌倒发生，然后利用跌倒方向检测模型进行跌倒方向检测，输出跌倒方向检测结果。本发明融合卷积神经网络和长短期记忆神经网络的优点构建跌倒检测模型和跌倒方向检测模型，不仅实现了自动识别跌倒方向，而且提高了跌倒检测的准确性；基于多个连续滑窗数据的判断方法，有效避免将近似跌倒行为错误判断为跌倒。