| 基于TsFresh-Stacking的毫米波雷達人體跌倒檢測方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1393 K | |
| 標簽： 毫米波雷達 機器學習 人體跌倒 | |
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| 文檔介紹：針對雷達頻譜圖空間信息較少，且通過單一機器學習算法進行毫米波雷達人體跌倒行為識別精度低、穩定性差的問題，使用人體空間雷達點云時序數據，提出了融合TsFresh特征提取和Stacking堆疊集成學習的跌倒識別方法。首先，采用TIIWR6843毫米波雷達采集人體動作對應的人體運動跟蹤時序數據，構建包含不同年齡、身高、體重信息、跌倒方式的數據集。其次，結合TsFresh時序特征提取工具和基于隨機森林模型的特征重要性提取人體跌倒關鍵時序特征。最后，提出了融合隨機森林、支持向量機、K最鄰近算法、XGBoost和CatBoost 5種單元機器學習模型的Stacking堆疊式集成學習方法。結果表明，與典型單一機器學習算法相比，Stacking集成學習算法具有明顯的性能提升，能夠有效提升人體跌倒行為識別準確性和泛化性。 | |
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