目前,跌倒檢測(cè)方法常見的是視頻圖像分析法和穿戴式裝置檢測(cè)法。前者使用視頻攝像頭,不能保證用戶隱私安全;后者是傳感器裝置,需要基站來服務(wù),外出時(shí)易忘記佩戴。使用智能手機(jī)進(jìn)行跌倒檢測(cè)是一個(gè)可行的且有很大發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù),智能手機(jī)同時(shí)結(jié)合了跌倒檢測(cè)系統(tǒng)的兩個(gè)重要組件:跌倒檢測(cè)和救助通信,不僅可以降低系統(tǒng)成本,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)人體活動(dòng),還可以結(jié)合GPS確定用戶的跌倒位置。現(xiàn)在,國內(nèi)外已有利用手機(jī)進(jìn)行跌倒檢測(cè)的相關(guān)理論研究,都是使用移動(dòng)手機(jī)內(nèi)置的加速度傳感器和基于人體運(yùn)動(dòng)加速度特征的不同算法來檢測(cè)跌倒的。然而一些較高強(qiáng)度日?；顒?dòng)如慢跑、快速坐下等也會(huì)產(chǎn)生一個(gè)類似跌倒的大加速度值特征。因此,單獨(dú)使用加速度傳感器進(jìn)行跌倒檢測(cè),采集的數(shù)據(jù)比較單一,不足以完全反應(yīng)人體姿態(tài)變化,會(huì)給跌倒檢測(cè)帶來許多假警報(bào)。針對(duì)以上問題,本文提出了基于信號(hào)向量模和特征量W 相結(jié)合的跌倒檢測(cè)算法。該檢測(cè)算法同時(shí)利用加速度傳感器和陀螺儀監(jiān)測(cè)人體姿態(tài)變化,有效減少了跌倒檢測(cè)結(jié)果的假陽性和假陰性。