当前位置: 开发笔记 > 人工智能 > 正文

三轴加速度计的跌倒检测算法

作者：zero__ | 来源：互联网 | 2023-05-19 05:38

最近在做基于单片机的三轴加速度计跌倒检测算法，采集来的数据是x,y,z轴的加速度值，然后在网上看到都是用SVM算法处理数据，建立的模型是，这个是不是就是选取的特征向量？但是要怎么用样本训练呢？然后怎

最近在做基于单片机的三轴加速度计跌倒检测算法，采集来的数据是x,y,z轴的加速度值，然后在网上看到都是用SVM算法处理数据，建立的模型是

，这个是不是就是选取的特征向量？但是要怎么用样本训练呢？然后怎么训练得到阈值。有没有svm其他的算法或者处理数据的方法？或者不用SVM算法的话还有没有其他的算法呢？求大神指导

8 个解决方案

#1

#2

opencv里带svm，简单的做法就是把样本存进mat里然后调用predict。
详细的你可以看看opencv的用法，或者找现成的代码改改。

#3

引用 2 楼 XZiar 的回复:

opencv里带svm，简单的做法就是把样本存进mat里然后调用predict。
详细的你可以看看opencv的用法，或者找现成的代码改改。

你好，那个opencv不是做图像处理的么？

#4

引用 3楼我是你的主体的回复:

Quote: 引用 2 楼 XZiar 的回复:

opencv里带svm，简单的做法就是把样本存进mat里然后调用predict。
详细的你可以看看opencv的用法，或者找现成的代码改改。

你好，那个opencv不是做图像处理的么？

说是这么说，但我目前的知识水平只知道并用过opencv里的svm。
另外svm处理图像的时候，图像就已经不是图像了，只是一组向量，所以我认为是可以用opencv的

#5

引用 4 楼 XZiar 的回复:

Quote: 引用 3楼我是你的主体的回复:

Quote: 引用 2 楼 XZiar 的回复:

opencv里带svm，简单的做法就是把样本存进mat里然后调用predict。
详细的你可以看看opencv的用法，或者找现成的代码改改。

你好，那个opencv不是做图像处理的么？

说是这么说，但我目前的知识水平只知道并用过opencv里的svm。
另外svm处理图像的时候，图像就已经不是图像了，只是一组向量，所以我认为是可以用opencv的

那请问一下，SVM算法选的特征向量是怎么选的？自己选的么？你处理图像是特征向量用的什么

#6

svm里面的特征向量，意思是支撑向量么？
我问问。。。不太明白

#7

opencv也是机器学习类库，一般的机器学习算法用起来也比较好用

#8

引用 6 楼 wangyaninglm 的回复:

svm里面的特征向量，意思是支撑向量么？
我问问。。。不太明白

就是SVM不是要同特征向量进行分类么，我咨询了一下，特征向量是要自己选取还有opencv里面有SVM的库是么？

推荐阅读

svm
机器学习中的相似度度量与模型优化

本文探讨了机器学习中常见的相似度度量方法，包括余弦相似度、欧氏距离和马氏距离，并详细介绍了如何通过选择合适的模型复杂度和正则化来提高模型的泛化能力。此外，文章还涵盖了模型评估的各种方法和指标，以及不同分类器的工作原理和应用场景。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-26 18:10:02
svm
机器学习核心概念与技术

本文系统梳理了机器学习的关键知识点，涵盖模型评估、正则化、线性模型、支持向量机、决策树及集成学习等内容，并深入探讨了各算法的原理和应用场景。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-22 09:15:30
svm
Python中HOG图像特征提取与应用

本文介绍如何在Python中使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）算法进行图像特征提取，探讨其在目标检测中的应用，并详细解释实现步骤。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-21 15:32:13
svm
支持向量机（SVM）方法的扩展与优化

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的模型，主要在VC维和结构风险最小化的理论基础上发展而来。本文将探讨几种不同的SVM方法及其优化策略，旨在提高模型的效率和适用性。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-17 14:27:48
svm
AI炼金术：KNN分类器的构建与应用

本文介绍了如何使用Python及其相关库（如NumPy、scikit-learn和matplotlib）构建KNN分类器模型。通过详细的数据准备、模型训练及新样本预测的过程，展示KNN算法的实际操作步骤。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-11-21 11:40:55
svm
机器学习算法：SVM（支持向量机）

SVM算法（SupportVectorMachine，支持向量机）的核心思想有2点：1、如果数据线性可分，那么基于最大间隔的方式来确定超平面，以确保全局最优， ... [详细]

蜡笔小新 2024-11-14 04:33:58
svm
利用OpenCV和线性SVM实现人脸识别

本文介绍如何使用OpenCV和线性支持向量机（SVM）模型来开发一个简单的人脸识别系统，特别关注在只有一个用户数据集时的处理方法。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-11-13 14:50:37
svm
机器学习的持续探索与进展

在机器学习领域，深入探讨了概率论与数理统计的基础知识，特别是这些理论在数据挖掘中的应用。文章重点分析了偏差（Bias）与方差（Variance）之间的平衡问题，强调了方差反映了不同训练模型之间的差异，例如在K折交叉验证中，不同模型之间的性能差异显著。此外，还讨论了如何通过优化模型选择和参数调整来有效控制这一平衡，以提高模型的泛化能力。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-11-11 10:27:39
svm
支持向量机（SVM）在机器学习中的应用与学习心得

支持向量机（SVM）是一种高效的二分类模型，其核心目标是通过寻找最优超平面来区分不同类别的数据点。在实际应用中，SVM能够有效地处理高维数据，并通过核技巧扩展到非线性分类问题。当新的数据点输入时，SVM会根据其相对于超平面的位置来判定其所属类别。训练过程中，SVM通过最大化间隔来确定最优超平面，从而提高模型的泛化能力。本文总结了SVM在机器学习中的应用及其学习心得，探讨了其在实际问题中的优势和局限性。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-11-06 19:38:05
svm
scikitlearn学习之SVM算法

分隔超平面：将数据集分割开来的直线叫做分隔超平面。超平面：如果数据集是N维的，那么就需要N-1维的某对象来对数据进行分割。该对象叫做超平面，也就是分类的决策边界。间隔：一个点 ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-14 22:47:51
svm
山东大学机器学习复习

这是我在复习时整理的笔记，过一遍就稳了，建议还是把PPT过一遍，老师考的都是基础题，大部分都在PPT上，特别是 ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-11 22:31:15
svm
机器学习十大算法SVM（支持向量机）

概述SVM（支持向量机）是一个二分类的模型，它的主要思想就是间隔最大化，那么问题来了，什么是间隔最大化&#x ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-09 12:22:19
svm
机器学习算法常见面试题目总结

机器学习算法常见面试题目总结,Go语言社区,Golang程序员人脉社 ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-09 10:24:30
svm
深度学习: 目标函数

Introduction目标函数是深度学习之心，是模型训练的发动机。目标函数(objectfunction)损失函数(lossfunction)代价函数(costfunction) ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-18 18:45:28
svm
NLP篇【01】tfidf与bm25介绍与对比

上一篇：自然语言处理【NLP】遇上电商——专栏导读下一篇：NLP篇【02】白话Word2vec原理以及层softmax、负采样的实现一、tfidf介 ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-13 12:46:48

zero__

这个家伙很懒，什么也没留下！

Tags | 热门标签

RankList | 热门文章