跌倒是老年人受伤的最常见原因，给老年人的健康带来巨大威胁，同时也给医疗系统带来了巨大的成本负担。每年数十万人（主要是老年人）都会因为跌倒导致严重受伤，进而造成严重残疾甚至死亡。根据世界卫生组织（WHO）的报告，老年人更容易跌倒，65岁及以上的人中，每年约有28-35%的人跌倒，70岁及以上人群的跌倒率增至32-42%。此外，由于骨密度（BMD）和体重指数（BMI）普遍低于男性，老年女性在跌倒期间发生髋关节相关骨折的风险更高。因此，有效的跌倒检测和预防系统是应对这一全球卫生挑战的重要举措。

当前，收集和分析跌倒数据大致可分为三种方法：基于视觉传感器、基于环境传感器以及基于可穿戴传感器。前两种方法成本较高，且不适用于现实生活中跌倒的检测。而可穿戴设备可以以较低的成本的集成IMU,磁力计，脑电传感器（EEG）和肌电传感器（EMG），并且人们穿戴轻松，不影响人们日常生活。

印度的Rahul Jain团队提出了一种基于深度学习的跌倒预检测系统（FDS），能在跌倒开始阶段的0.5s内检测到跌倒，从而为后续防护措施争取了0.5s的前置时间。为了实现这一点目标，该团队开发了一套可穿戴传感器用于收集人体跌倒数据，并且研发了一种自动提取时间特征（跌倒阶段）的方法。然后基于卷积深度神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）对所提取的时间特征进行训练。

坠落数据包括四个主要阶段

该团队使用了两个标准跌倒数据集，即SisFall和KFall进行实验，验证了系统的通用性。该方法在跌倒检测阶段表现非常出色，准确率高达为99.24%，且适用于不同类型的跌倒。该技术可用于设计和开发用于人体跌倒检测的可穿戴设备，同时也适用于人行机器人跌倒检测，比如外骨骼机器人和智能假肢。

论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/9923588