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  2025.05.05
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一、算法目標(biāo)

• 實(shí)現(xiàn)對老年人佩戴設(shè)備（如智能手表）過程中發(fā)生摔倒事件的精準(zhǔn)識別。

• 要求準(zhǔn)確率（Accuracy）≥ 95%，召回率（Recall）優(yōu)先考慮，誤報(bào)率（False Positive Rate）控制在較低水平（建議<5%）。

二、傳感器與數(shù)據(jù)要求

 使用傳感器：6軸 陀螺儀）+空氣壓力傳感器

采樣頻率：50Hz~100Hz（建議默認(rèn)60Hz）

三、算法邏輯需求

1. 預(yù)處理

• 濾波：低通濾波（如Butterworth）去除噪聲

• 標(biāo)準(zhǔn)化：對不同用戶動(dòng)作幅度做歸一化處理

2. 特征提取（時(shí)域 & 頻域）

• 峰值檢測（加速度模長是否超過閾值，通常 >2.5g）

• 姿態(tài)變化（角速度快速變化并結(jié)合姿態(tài)突變）

• 沖擊前后序列特征（預(yù)跌倒+沖擊+靜止階段）

• 靜止檢測：摔倒后長時(shí)間無明顯動(dòng)作

3. 判斷邏輯/模型

可選：

• 規(guī)則引擎 + 閾值法（適合嵌入式，耗電低，但難以泛化）

• 機(jī)器學(xué)習(xí)模型：

• 決策樹、SVM、KNN

• 更優(yōu)方案：輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如1D CNN, LSTM）部署在MCU或Edge上

• 模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)：需采集真實(shí)摔倒動(dòng)作數(shù)據(jù)（模擬跌倒 + 正常活動(dòng)）

四、訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求

• 數(shù)據(jù)樣本：不少于 1000 次完整動(dòng)作序列

• 包括摔倒類型（向前/后/側(cè)跌，滑倒，坐倒）

• 包括非摔倒運(yùn)動(dòng)（走路、跑步、坐下、跳躍等）

• 數(shù)據(jù)應(yīng)來源于真實(shí)設(shè)備佩戴方式（手表位置、佩戴穩(wěn)定性）

• 采集人群：包含老年人及不同體型個(gè)體

五、評估指標(biāo)

• 準(zhǔn)確率 ≥ 95%

• 召回率 ≥ 97%（避免漏檢）

• 假陽率 ≤ 5%

• 響應(yīng)時(shí)間 < 1 秒（從跌倒動(dòng)作發(fā)生到報(bào)警）

• 能耗評估（適合長時(shí)間佩戴，考慮邊緣計(jì)算）

六、邊緣部署要求（如使用STM32 + LSM6DSOX）

• 算法內(nèi)存占用 ≤ 128KB

• 實(shí)時(shí)性滿足 50Hz處理

• 
  

七、輸出與報(bào)警機(jī)制

• 輸出跌倒?fàn)顟B(tài)布爾值（true/false）

• 可選：置信度（0~1）

• 跌倒后觸發(fā)本地報(bào)警 + 4G通知上傳（與App或平臺對接）

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