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基于置信模型的协同跌倒检测方法和系统

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基于置信模型的协同跌倒检测方法和系统
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-20页
  1.1 课题的研究背景和意义第10-11页
  1.2 国内外在该方向的研究现状及分析第11-17页
    1.2.1 跌倒检测系统的研究现状第11-12页
    1.2.2 跌倒检测设备及方法的研究现状第12-16页
    1.2.3 协同跌倒检测研究现状第16-17页
  1.3 主要研究内容第17-18页
  1.4 本文章节安排第18-20页
第2章 需求分析第20-26页
  2.1 总体需求概述第20-22页
    2.1.1 跌倒监测系统场景需求分析第20-21页
    2.1.2 家庭用户场景需求第21页
    2.1.3 数据传输和数据融合需求分析第21-22页
  2.2 家庭普适、泛在跌倒检测的需求问题分析第22-23页
  2.3 跌倒检测设备的功能需求分析第23-25页
    2.3.1 设备功能需求第23-24页
    2.3.2 协同跌倒服务需求第24-25页
  2.4 本章小结第25-26页
第3章 协同跌倒检测方法研究第26-40页
  3.1 单一设备跌倒检测方法第26-31页
    3.1.1 基于阈值的智能手机跌倒检测方法第26-28页
    3.1.2 基于支持向量机的Kinect跌倒检测方法第28-31页
  3.2 数据融合理论概述第31-34页
  3.3 置信模型第34-36页
  3.4 协同跌倒检测方法第36-39页
    3.4.1 基于逻辑规则的协同跌倒检测方法第36-37页
    3.4.2 基于D-S证据理论的协同跌倒检测方法第37-39页
  3.5 本章小结第39-40页
第4章 协同跌倒检测系统的设计与实现第40-59页
  4.1 系统总体设计第40-43页
    4.1.1 系统设计原则第40页
    4.1.2 系统功能结构第40-41页
    4.1.3 实验设计方案第41页
    4.1.4 多设备协同跌倒检测服务接口设计第41-43页
  4.2 协同跌倒监测平台设计与实现第43-47页
    4.2.1 协同跌倒监测服务第43-47页
    4.2.2 历史数据统计分析第47页
  4.3 基于阈值的智能手机跌倒检测子系统设计与实现第47-52页
    4.3.1 智能手机佩戴的设计第47-49页
    4.3.2 智能手机跌倒检测服务第49-52页
  4.4 基于支持向量机的Kinect跌倒检测子系统设计与实现第52-58页
    4.4.1 Kinect的安装位置设定第52-53页
    4.4.2 Kinect跌倒检测服务核心功能第53-58页
  4.5 本章小结第58-59页
第5章 协同跌倒检测系统测试与评价第59-82页
  5.1 实验设备与系统开发环境第59-60页
    5.1.1 实验设备第59页
    5.1.2 系统开发环境第59-60页
  5.2 功能测试第60-69页
    5.2.1 基于阈值的手机跌倒检测子系统第60-61页
    5.2.2 基于支持向量机的Kinect的跌倒检测子系统第61-65页
    5.2.3 协同跌倒监测平台第65-69页
  5.3 性能测试第69-81页
    5.3.1 跌倒检测性能评估方法第69页
    5.3.2 基于阈值的智能手机跌倒检测子系统第69-74页
    5.3.3 基于支持向量机的Kinect跌倒检测子系统第74-76页
    5.3.4 基于逻辑规则的协同跌倒检测第76-77页
    5.3.5 基于D-S证据理论的协同跌倒检测第77-80页
    5.3.6 性能分析第80-81页
  5.4 本章小结第81-82页
结论第82-83页
参考文献第83-87页
附录一、原始跌倒检测结果数据第87-90页
附录二、基于逻辑规则的协同跌倒检测的融合结果第90-93页
附录三、基于D-S证据理论协跌倒检测的融合结果第93-96页
致谢第96页

本篇论文共96页,点击这进入下载页面
 
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