摘要
跌倒检测是近年来智能医疗和养老辅助领域的研究热点，旨在利用传感器技术和机器学习算法，及时准确地识别老年人或体弱者发生的跌倒事件。
本文首先介绍了跌倒检测的研究背景及意义，阐述了机器学习在该领域的应用价值。
随后，对基于机器学习的跌倒检测算法进行了全面的综述，涵盖了常用传感器、数据特征提取、模型构建与优化等关键环节。
重点分析了支持向量机、深度学习等主流方法在跌倒检测中的应用现状，并对比了不同算法的优缺点。
最后，总结了现有研究的不足之处，并展望了未来发展趋势。
关键词：跌倒检测；机器学习；传感器；特征提取；深度学习
#1.1跌倒检测跌倒检测是指利用技术手段自动识别人体跌倒行为的过程，其目标是在跌倒发生后及时发出警报，以便为伤者提供及时的救助，降低跌倒造成的伤害。
#1.2机器学习机器学习是人工智能的一个分支，其核心思想是让计算机从数据中学习规律，并利用学习到的规律对未知数据进行预测或分类。
在跌倒检测领域，机器学习可以用来分析传感器数据，识别其中的跌倒模式，从而实现自动化的跌倒识别。
#1.3常用传感器跌倒检测常用的传感器包括加速度传感器、陀螺仪、压力传感器、视觉传感器等。
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