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龙图腾网获悉合肥工大高科信息科技股份有限公司申请的专利一种基于HMM和SVM级联投票器的跌倒检测分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119475053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411494827.2，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于HMM和SVM级联投票器的跌倒检测分类方法是由魏臻;李剑宇;徐伟;丁勇;杨凡;韩天中;李谦;朱诗原设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于HMM和SVM级联投票器的跌倒检测分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于HMM和SVM级联投票器的跌倒检测分类方法，涉及煤矿安全技术领域，包括：获取IMU传感器采集人体活动过程中的IMU数据；使用固定长度的滑动窗口读取IMU数据并解析，转化为浮点数二维数组，对浮点数二维数组进行四元数融合，以更新浮点数二维数组，并对更新后浮点数二维数组进行数据滤波；基于SMV和HMM级联投票器输出跌倒概率，并以SVM和HMM的设定配比权重判定最终输出，若最终输出大于等于设定值0.5，则投票器输出为跌倒，若最终输出小于设定值0.5，则循环进入步骤一，直至投票器输出为跌倒；该跌倒检测分类方法，提高了跌倒检测准确性。

本发明授权一种基于HMM和SVM级联投票器的跌倒检测分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HMM和SVM级联投票器的跌倒检测分类方法，包括如下步骤： 步骤一、获取IMU传感器采集人体活动过程中的IMU数据，所述IMU数据包含三轴加速度和三轴角速度； 步骤二、特征处理模块：使用固定长度的滑动窗口读取IMU数据并解析，转化为浮点数二维数组，对浮点数二维数组进行四元数融合，生成基于翻滚、偏转、俯仰的三维姿态角，对三维姿态角做一阶差分，将得到的一阶差分数据与三维姿态角特征向量化，以更新浮点数二维数组，并对更新后浮点数二维数组进行数据滤波； 步骤三、姿态检测模块的第一阶段：SMV基于滤波后的浮点数二维数组计算合成运动矢量值，若合成运动矢量值小于设定SMV剧烈运动阈值，则缓存已采集的IMU数据并继续采集，若合成运动矢量值大于等于设定SMV剧烈运动阈值，则SMV输出对剧烈运动的二分类以及时间戳，在判定对剧烈运动的二分类为真时进入姿态检测模块的第二阶段，所述SMV为支持向量机； 步骤四、姿态检测模块的第二阶段：将滤波后的浮点数二维数组通过HMM的发射矩阵和转移矩阵判定显隐状态，当显隐状态为跌倒状态时，HMM输出第二跌倒的概率，同时对滤波后的浮点数二维数组进行线性SVM计算，SVM输出第一跌倒概率，所述HMM为隐马尔科夫模型； 步骤五、以SVM和HMM的设定配比权重判定最终输出，若最终输出大于等于设定值0.5，则投票器输出为跌倒，若最终输出小于设定值0.5，则循环进入步骤一，直至投票器输出为跌倒。

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