本发明属于传感器数据处理领域,具体涉及一种基于多传感器数据强化学习的人体减跌防震智能监测方法及系统,包括:对被监测对象进行实时监测,采用多传感器采集被监测对象的感知数据;根据感知数据得到人体跌倒相关状态;将相关状态信息输入半观测马尔科夫决策过程模型,得到最优执行策略;根据该策略执行臂系统执行相应动作,该动作包括从候选的部位的执行臂中选择一个最大保护作用的执行臂,激活执行臂并输出充气命令,达到减跌防震的作用;执行臂动作完成后再次收集传感器感知数据,并得到人体跌倒相关状态,之后进入下一阶段决策支持过程;本发明基于强化学习的智能气囊干预方式能够对于不同跌倒类型的患者有针对性地降低跌倒的损伤风险。
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