一种基于多惯性传感的高危动作即时预测方法及系统

本发明提出了一种基于多惯性传感的高危动作即时预测方法及系统，涉及行为预测技术领域，包括：获取角速度、加速度以及磁场信息数据，并通过扩展卡尔曼数据融合算法，获得肢体的姿态信息；获取肢体的长度信息，并结合肢体的姿态信息，计算得到用于预测的重点部位的三维相对位置；通过得到的三维相对位置，计算人体平衡因子，进行失衡判断；通过得到的三维相对位置，结合速度分量与位移分量，进行跌落判断；当判断得到人体处于失衡，且同时处于跌落状态时，进行即时预警。本发明提高了对高危动作识别的精确度。