[1] 国家统计局. 2018年国民经济和社会发展统计公报[DB/OL]. (2019-02-28)[2019-08-20]. http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201902/t20190228_1651265.html.
[2] 朱鑫华,汉瑞娟,李娟,等. 基于JCI标准的住院患者跌倒预防策略[J]. 解放军医院管理杂志, 2019,26(8):721-723.
[3] 中国老年保健医学研究会老龄健康服务与标准化分会,《中国老年保健医学》杂志编辑委员会. 中国老年人跌倒风险评估专家共识(草案)[J]. 中国老年保健医学, 2019,17(4):47-48.
[4] 〖KG-*3〗DIAZ-GUTIERREZ M J, MARTINEZ-CENGOTITABENGOA M, SAEZ DE ADANA E, et al. Relationship between the use of benzodiazepines and falls in older adults: A systematic review[J]. Maturitas, 2017,101:17-22.
[5] MERROUCHE F, BAHA N. Depth camera based fall detection using human shape and movement[C]// Proceedings of the 2016 IEEE International Conference on Signal and Image Processing(ICSIP). 2016:586-590.
[6] 刘非非. 基于视频监控的室内跌倒行为的检测与识别研究[D]. 济南:山东大学, 2016.
[7] 郭元新,叶玮琼. 基于MPU6050传感器的跌倒检测算法[J]. 湖南工业大学学报, 2018,32(3):76-80.
[8] 杨刚,王文珠. 基于加速度矢量特征的老人跌倒检测装置设计[J]. 计算机测量与控制, 2016,24(8):56-58.
[9] 刘小军,王刚,牛绿源,等. 基于STM32的无线跌倒检测系统的设计与实现[J]. 自动化应用, 2016(12):29-31.
[10]〖JP2〗朱连杰,陈正宇,田晨林. 基于可穿戴设备的跌倒检测方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2019,55(18):8-14.
[11]施皖,毛丽民,俞雷,等. 基于热释红外的蚂蚁搜索机器人群智系统设计[J]. 电子世界, 2014(5):154-156.
[12]陈洪波,高青,冯涛,等. 基于足底压力信息的跌倒姿态聚类识别方法[J]. 电子技术应用, 2016,42(5):113-115.
[13]李京慧,迟宗涛,李钟晓. 基于阈值分析法的人体跌倒检测系统[J]. 传感器与微系统, 2019,38(8):80-82.
[14]TSINGANOS P, SKODRAS A. On the comparison of wearable sensor data fusion to a single sensor machine learning technique in fall detection[J]. Sensors, 2018,18(2), DOI: 10.3390/s18020592.
[15]田一明,王喜太,杨鹏,等. 基于加速度时域特征和Adaboost-SVM级联分类器的跌倒检测研究[J]. 中南民族大学学报(自然科学版), 2018,37(1):93-99.
[16]李飞龙. 基于三轴加速度传感器跌倒检测方法的研究[D]. 成都:电子科技大学, 2015.
[17]孙子文,孙晓雯. 基于加速度传感器的人体跌倒检测方法[J]. 计算机工程与科学, 2017,39(2):330-335.
[18]CHEN K H, YANG J J, JAW F S. Accelerometer-based fall detection using feature extraction and support vector machine algorithms[J]. Instrumentation Science and Technology, 2016,44(4):333-342.
[19]裴利然,姜萍萍,颜国正. 基于支持向量机的跌倒检测算法研究[J]. 光学精密工程, 2017,25(1):182-187.
[20]OZDEMIR A, BARSHAN B. Detecting falls with wearable sensors using machine learning Techniques[J]. Sensors, 2014,14(6):10691-10708.
[21]吕艳,张萌,姜吴昊,等. 采用卷积神经网络的老年人跌倒检测系统设计[J]. 浙江大学学报(工学版), 2019,53(6):1130-1138.
[22]陈鹏,涂亚庆,童俊平,等. 可穿戴式跌倒检测智能系统设计[J]. 传感器与微系统, 2017,36(2):114-116.
[23]HE J, HU C. A portable fall detection and alerting system based on k-NN algorithm and remote medicine[J]. China Communications, 2015,12(4):23-31.
[24]王刚. 基于多传感器的可穿戴跌倒检测系统的设计与实现[D]. 北京:北京工业大学, 2015.
[25]SABATINI A M, LIGORIO G, MANNINI A, et al. Prior-to- and post-impact fall detection using inertial and barometric altimeter measurements[J]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2016,24(7):774-783.
[26]LEONE A, RESCIO G, CAROPPO A, et al. A wearable EMG-based system pre-fall detector[J]. Procedia Engineering, 2015,120:455-458.
[27]刘勃. 压气机气动失稳信号检测及预警系统的研制[D]. 西安:西北工业大学, 2010.
[28]刘鹏,卢潭城,吕愿愿,等. 基于MEMS三轴加速度传感器的摔倒检测[J]. 传感技术学报, 2014,27(4):570-575. |