针对传统跌倒检测系统识别正确率较低，误报率、漏报率较高、难以满足远程实时监控的问题，设计一种基于LabVIEW和MATLAB混合编程的新型跌倒检测系统。以深度视觉传感器为数据获取源，以聚类中心点速度、高度、加速度、两中心点垂直夹角为跌倒识别特征向量，采用改进型K-means和卷积神经网络算法实现跌倒检测。实验表明，系统具有更高的识别正确率、更低的误报和漏报率、更好的鲁棒性，并满足了远程实时监控要求。
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