一种基于多模态特征融合的智能跌倒检测方法及系统

本发明公开了一种基于多模态特征融合的智能跌倒检测方法及系统，所述方法包括：通过腰部三轴加速度传感器采集数据，经低通滤波分离重力分量并计算合加速度；采用滑动窗口提取时域、频域及姿态复合特征；构建双向LSTM模型分析时序关联性，结合动态阈值调整和特征模板匹配实现多级判决。所述系统由柔性封装的MPU6050传感模块、STM32F407处理器、双模通信单元及声光报警模块构成，支持GPS/北斗定位与加密传输。本发明通过构建三级联动的检测架构，结合动态阈值判定、深度学习时序建模和自适应参数校准技术，实现高精度、低功耗的实时跌倒监测。