中国安全科学学报

作者：吕子阳, 王勇毅, 高星, 马英楠

单位：1 首都经济贸易大学 安全与环境工程学院,北京 100070;；2 北京城市系统工程研究中心,北京 100035

关键词：老年人,贝叶斯网络(BN),支持向量回归(SVR),跌倒概率,起立行走计时(TUG)

基金：国家重点研发计划基金资助(2018YFC2001400);北京市科学技术研究院创新团队计划课题(IG201704C1);北京城市系统工程研究中心自立课题(2019C010)。

为减少老年人跌倒事件,以北京市某社区54名老年人为试验对象,开展自由步速下起立行走计时(TUG)的生物力学试验;应用贝叶斯网络(BN)完成运动学数据与跌倒概率的转化,通过支持向量回归(SVR)算法模拟预测姿态轨迹,预测特定帧位的跌倒概率。结果表明:具有显著差异性的髋关节矢状面位移可作为老年人跌倒概率的预测指标,通过对肢体数据的有监督学习,可实现下一时刻老年人跌倒概率的预测,从而可对老年人的高跌倒风险动作进行预警干预。

来源：2019年第5期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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