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社会老龄化导致老人跌倒检测的需求上升，同时为了更准确的了解老人的状态，及时发现老人的 异常，姿态检测的需求也应运而生。毫米波技术因其独特的隐私保密性，全天候工作以及无接触 的特点，很好的适应了跌倒和姿态检测应用的。本文提出了一种基于机器学习的跌倒和姿态检测 的方法，并将该方法部署在 TI IWR6843AOP 单芯片上，实现实时的处理和检测。本文先介绍了 三维人数统计示例的基本框架，以及为跌倒和姿态检测做的参数调整。通过对不同姿态点云的分 析，引出机器学习模型的输入与数据预处理，并介绍了跌倒和姿态检测机器模型获取的整个过程。 接下来介绍了跌倒检测测试环境和和实验结果。最后提出了目前实现的不足和改进计划。
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