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目前,跌倒检测方法常见的是视频图像分析法和穿戴式装置检测法。前者使用视频摄像头,不能保证用户隐私安全;后者是传感器装置,需要基站来服务,外出时易忘记佩戴。使用智能手机进行跌倒检测是一个可行的且有很大发展潜力的技术,智能手机同时结合了跌倒检测系统的两个重要组件:跌倒检测和救助通信,不仅可以降低系统成本,实时监测人体活动,还可以结合GPS确定用户的跌倒位置。现在,国内外已有利用手机进行跌倒检测的相关理论研究,都是使用移动手机内置的加速度传感器和基于人体运动加速度特征的不同算法来检测跌倒的。然而一些较高强度日常活动如慢跑、快速坐下等也会产生一个类似跌倒的大加速度值特征。因此,单独使用加速度传感器进行跌倒检测,采集的数据比较单一,不足以完全反应人体姿态变化,会给跌倒检测带来许多假警报。针对以上问题,本文提出了基于信号向量模和特征量W 相结合的跌倒检测算法。该检测算法同时利用加速度传感器和陀螺仪监测人体姿态变化,有效减少了跌倒检测结果的假阳性和假阴性。