基于姿态特征提取的消防员可穿戴跌倒检测系统: Wearable Fall Detection System for Firefighters based on Gesture Feature Extraction

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Abstract

据《中国消防年鉴》数据显示,2008–2018 年,我国消防人员致命或非致命伤害事件 625 起中超过一半与跌倒有关。本研究提出一种基于嵌入 9 个惯性测量单元(IMU)的可穿戴消防防护服的跌倒检测系统(FDS)。与传统利用原始加速度和陀螺仪数据进行跌倒识别不同,本研究通过结合多运动传感、姿态和航向参考系统、运动学特征分析、三维重建、机器学习等技术,使火场外指挥官能通过便携终端设备监控每个消防队员的运动状态,并获知任何与跌倒或不活动相关的安全警报。根据浙江省宁波市 14名消防员的数据采集结果,我们提出的 FDS 准确率达 98.54%,并显著提升响应速度。
Original languageChinese (Simplified)
Title of host publication第八届国际传感器科学研讨会-中国分会
Publication statusPublished - 29 Mar 2023
EventInternational Symposium on Sensor Science-China - Nanjing, China
Duration: 29 Mar 202331 Mar 2023
Conference number: 8th

Conference

ConferenceInternational Symposium on Sensor Science-China
Country/TerritoryChina
CityNanjing
Period29/03/2331/03/23

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