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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于多传感器特征融合和SVM的跌倒检测系统设计
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基于多传感器特征融合和SVM的跌倒检测系统设计
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外发展及研究现状第12-14页
    1.3 主要研究内容及论文章节结构第14-16页
第二章 系统结构与硬件构建第16-25页
    2.1 系统结构第16-17页
    2.2 硬件构建原则第17-18页
    2.3 数据采集部分第18-22页
        2.3.1 MPU-6050加速度传感器第20页
        2.3.2 STC12C5A60S2单片机最小系统第20-21页
        2.3.3 HC-06蓝牙模块第21-22页
        2.3.4 Logitech C170摄像头第22页
    2.4 数据接收和发送部分第22-23页
    2.5 数据处理和跌倒检测部分第23-25页
第三章 数据采集与特征提取第25-44页
    3.1 数据采集第25-28页
        3.1.1 加速度数据采集第25-27页
        3.1.2 视频数据采集第27-28页
    3.2 加速度特征提取第28-31页
        3.2.1 信号幅值向量第29-30页
        3.2.2 信号幅值面积第30-31页
    3.3 前景轮廓提取第31-37页
        3.3.1 归一化第31页
        3.3.2 二值化第31-32页
        3.3.3 背景减除法第32-33页
        3.3.4 HSV颜色空间去阴影第33-35页
        3.3.5 形态学处理第35-37页
    3.4 视频特征提取第37-44页
        3.4.1 轮廓外接矩长宽比第37-39页
        3.4.2 轮廓质心相对高度第39-41页
        3.4.3 轮廓倾斜角第41-44页
第四章 跌倒检测方法设计第44-52页
    4.1 多传感器特征融合第44-47页
    4.2 跌倒检测方法第47-52页
        4.2.1 跌倒检测算法选择第47-48页
        4.2.2 SVM数学模型第48-50页
        4.2.3 基于SVM的跌倒检测方法实现第50-52页
第五章 实验结果与分析第52-57页
    5.1 特征提取结果与分析第52-53页
    5.2 特征向量测试结果与分析第53-54页
    5.3 不同传感器方法测试结果与分析第54-57页
总结与展望第57-59页
参考文献第59-63页
攻读学位期间发表的论文和专利第63-65页
致谢第65页

 
 
论文编号BS4338309,这篇论文共65
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