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摘要
针对乘坐自动扶梯频繁发生乘客摔倒的问题，本文分析乘客摔倒影响因素和摔倒过程受力情况，选取加速度峰值特征作为摔倒识别的特征量。使用摔倒惯性加速度信息采集系统获取摔倒和日常动作的加速度峰值样本，建立多特征集半监督支持向量机（SVM-D-R）算法模型并进行样本训练，测试在日常生活下样本集，对乘客摔倒加速度峰值特征进行识别。实验结果分析，该方法在正常生活环境下监测识别乘客摔倒的过程中受其他影响小，识别结果准确性高。
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针对乘坐自动扶梯频繁发生乘客摔倒的问题，本文分析乘客摔倒影响因素和摔倒过程受力情况，选取加速度峰值特征作为摔倒识别的特征量。使用摔倒惯性加速度信息采集系统获取摔倒和日常动作的加速度峰值样本，建立多特征集半监督支持向量机（SVM-D-R）算法模型并进行样本训练，测试在日常生活下样本集，对乘客摔倒加速度峰值特征进行识别。实验结果分析，该方法在正常生活环境下监测识别乘客摔倒的过程中受其他影响小，识别结果准确性高。
