基于TsFresh-Stacking的毫米波雷達(dá)人體跌倒檢測方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>1393 K
標(biāo)簽： 毫米波雷達(dá) 機(jī)器學(xué)習(xí) 人體跌倒
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文檔介紹：針對雷達(dá)頻譜圖空間信息較少,，且通過單一機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行毫米波雷達(dá)人體跌倒行為識別精度低,、穩(wěn)定性差的問題,，使用人體空間雷達(dá)點云時序數(shù)據(jù)，提出了融合TsFresh特征提取和Stacking堆疊集成學(xué)習(xí)的跌倒識別方法,。首先,，采用TIIWR6843毫米波雷達(dá)采集人體動作對應(yīng)的人體運動跟蹤時序數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含不同年齡,、身高,、體重信息、跌倒方式的數(shù)據(jù)集,。其次,，結(jié)合TsFresh時序特征提取工具和基于隨機(jī)森林模型的特征重要性提取人體跌倒關(guān)鍵時序特征。最后,，提出了融合隨機(jī)森林,、支持向量機(jī)、K最鄰近算法,、XGBoost和CatBoost 5種單元機(jī)器學(xué)習(xí)模型的Stacking堆疊式集成學(xué)習(xí)方法,。結(jié)果表明，與典型單一機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比,，Stacking集成學(xué)習(xí)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(zhǔn)確性和泛化性。
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