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基于卷积神经网络的跌倒检测方法属于电子信息领域，本发明将通过MEMS采集的3轴加速度、角速度数据转为RGB像素，并引入滑动窗口构造能同时反映老年人活动过程中3轴加速度、角速度变化特征的像素图；参考LeNet 5架构设计了基于CNN的跌倒监测算法FD‑CNN，将像素图进行归类，实现跌倒检测算法。通过构建FD‑CNN，可以克服MEMS陀螺仪存在信号漂移误差、3轴加速度计在运动状态下产生电压波动等干扰，准确实现跌倒检测。FD‑CNN网络模型系统的准确率达到了98.62％，敏感度和特异性分别达到98.65％和99.80％。其中，系统对跌倒检测的敏感度和特异性均到达了100％。
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