基于TsFresh-Stacking的毫米波雷達(dá)人體跌倒檢測(cè)方法
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：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(duì)雷達(dá)頻譜圖空間信息較少，且通過(guò)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(shí)別精度低、穩(wěn)定性差的問(wèn)題，使用人體空間雷達(dá)點(diǎn)云時(shí)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(shí)別方法。首先，采用TIIWR6843毫米波雷達(dá)采集人體動(dòng)作對(duì)應(yīng)的人體運(yùn)動(dòng)跟蹤時(shí)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(shí)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(shí)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(shí)別準(zhǔn)確性和泛化性。
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