摘要
本发明公开了基于多传感器的老人防跌倒智能监测方法及系统，涉及跌倒监测技术领域，该方法包括以下步骤：将行为数据、生理数据及环境数据合并至数据集；基于关联规则从相关特征中得到特征组合，量化特征组合对老人跌倒概率的影响；基于机器学习算法学习相关特征与老人是否跌倒的关系，并预测新数据集的每个样本对应的老人跌倒概率；基于量化结果优化老人跌倒概率；若优化后的老人跌倒概率超过某一阈值，则执行对应的预警方案；该系统包括数据采集模块、特征组合获取模块、概率预测模块、概率优化模块及预警执行模块。本发明能够获取每个样本对应的跌倒概率，将检测到的特征组合的量化影响叠加到预测结果中，进一步提高跌倒风险评估的准确性。
