1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着全球老龄化趋势的加剧，老年人跌倒问题日益突出，成为了一个重要的社会和公共卫生问题。
跌倒不仅会对老年人的身体健康造成严重损害，例如骨折、头部损伤等，还会给他们带来心理上的阴影，降低生活质量，甚至危及生命。
因此，如何及时有效地检测人体跌倒事件，并在第一时间发出警报，对于保障老年人的人身安全、提高其生活质量具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
人体跌倒识别是一个多学科交叉的研究领域，近年来受到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在人体跌倒识别领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.惯性传感器信号采集与预处理:研究如何利用惯性传感器（例如三轴加速度传感器和三轴陀螺仪）采集人体运动数据，并对采集到的原始数据进行预处理，包括去噪、滤波、数据校准等，以提高数据的质量和可靠性。
2.人体运动特征提取:研究如何从预处理后的惯性传感器数据中提取出能够有效表征人体运动状态和跌倒事件的特征参数，例如加速度幅值、角速度、姿态角等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，逐步推进研究工作。
首先，进行文献调研，全面了解人体跌倒识别的国内外研究现状，包括常用的传感器类型、数据处理方法、识别算法等，为本研究提供理论基础。
其次，进行系统设计，确定系统的总体框架、硬件模块和软件模块。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于多传感器融合的跌倒识别:为了提高跌倒识别的准确性和可靠性，本研究将尝试结合多种传感器数据，例如加速度传感器、陀螺仪和气压传感器，构建多传感器融合的跌倒识别模型。
2.基于深度学习的跌倒识别算法研究:探索深度学习算法在跌倒识别中的应用，例如卷积神经网络、循环神经网络等，以提高系统的识别精度和鲁棒性。
3.个性化跌倒识别模型构建:针对不同年龄、性别、健康状况的人群，构建个性化的跌倒识别模型，以提高系统的适用性和识别精度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘伟,张毅,王建.基于惯性传感器的人体跌倒检测方法综述[J].传感技术学报,2020,33(05):673-683.
[2] 葛雨晨,张雄,陈敏,等.基于惯性传感器和深度学习的人体跌倒检测算法[J].计算机应用,2022,42(05):1541-1547 1554.
[3] 邓春辉,王华,黄静.基于改进SVM算法的人体跌倒检测方法[J].电子测量技术,2022,45(10):80-84.
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