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社會老齡化導致老人跌倒檢測的需求上升，同時為了更準確的了解老人的狀態，及時發現老人的 異常，姿態檢測的需求也應運而生。毫米波技術因其獨特的隱私保密性，全天候工作以及無接觸 的特點，很好的適應了跌倒和姿態檢測應用的。本文提出了一種基于機器學習的跌倒和姿態檢測 的方法，并將該方法部署在 TI IWR6843AOP 單芯片上，實現實時的處理和檢測。本文先介紹了 三維人數統計示例的基本框架，以及為跌倒和姿態檢測做的參數調整。通過對不同姿態點云的分 析，引出機器學習模型的輸入與數據預處理，并介紹了跌倒和姿態檢測機器模型獲取的整個過程。 接下來介紹了跌倒檢測測試環境和和實驗結果。最后提出了目前實現的不足和改進計劃。
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