一种多类型跌倒情形检测方法、系统、设备及介质

本发明属于跌倒检测技术领域，并公开了一种多类型跌倒情形检测方法、系统、设备及介质，包括：获取跌倒数据集，基于时间卷积网络构建初始跌倒情形检测模型，基于所述跌倒数据集对所述初始跌倒情形检测模型进行权重优化和训练，得到训练后的跌倒情形检测模型；基于贝叶斯优化方法对训练后的跌倒情形检测模型进行超参数寻优，得到优化后的跌倒情形检测模型；将优化后的跌倒情形检测模型部署到智能穿戴设备上，对用户的跌倒情形进行实时监测。本发明所述技术方案具有下降速度快的优点并且具有较好全局收敛性的优势，同时克服了牛顿法运算量大和对初始化权重敏感的不足。