發布成功
競標中
實現對老年人佩戴設備（如智能手表）過程中發生摔倒事件的精準識別。
要求準確率（Accuracy）≥ 95%，召回率（Recall）優(you) 先考慮，誤報率（False Positive Rate）控製在較低水平（建議<5%）。
采樣頻率：50Hz~100Hz（建議默認60Hz）
濾波：低通濾波（如Butterworth）去除噪聲
標準化：對不同用戶動作幅度做歸一化處理
峰值檢測（加速度模長是否超過閾值，通常 >2.5g）
姿態變化（角速度快速變化並結合姿態突變）
衝(chong) 擊前後序列特征（預跌倒+衝(chong) 擊+靜止階段）
靜止檢測：摔倒後長時間無明顯動作
可選：
規則引擎 + 閾值法（適合嵌入式，耗電低，但難以泛化）
機器學習(xi) 模型：
決(jue) 策樹、SVM、KNN
更優(you) 方案：輕量級神經網絡（如1D CNN, LSTM）部署在MCU或Edge上
模型訓練數據：需采集真實摔倒動作數據（模擬跌倒 + 正常活動）
數據樣本：不少於(yu) 1000 次完整動作序列
包括摔倒類型（向前/後/側(ce) 跌，滑倒，坐倒）
包括非摔倒運動（走路、跑步、坐下、跳躍等）
數據應來源於(yu) 真實設備佩戴方式（手表位置、佩戴穩定性）
采集人群：包含老年人及不同體(ti) 型個(ge) 體(ti)
準確率 ≥ 95%
召回率 ≥ 97%（避免漏檢）
假陽率 ≤ 5%
響應時間 < 1 秒（從(cong) 跌倒動作發生到報警）
能耗評估（適合長時間佩戴，考慮邊緣計算）
算法內(nei) 存占用 ≤ 128KB
實時性滿足 50Hz處理
輸出跌倒狀態布爾值（true/false）
可選：置信度（0~1）
跌倒後觸發本地報警 + 4G通知上傳(chuan) （與(yu) App或平台對接）
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