基于PFC-Net的老年人跌倒预测：时空域特征融合的智能防跌倒系统研究

本研究针对老年人跌倒实时预警难题，提出了一种融合时空域分析的PFC-Net深度学习模型。通过SSR模块提取时间序列特征，结合SRNN进行频域异常检测，实现了对无跌倒、临近跌倒（滑倒/绊倒）和确定跌倒三种场景的精准分类。在cStick数据集上达到99.922%的准确率，显著优于现有方法，为智能助老设备提供了有效的预碰撞跌倒预测方案。

　　

随着全球老龄化进程加速，老年人跌倒已成为严峻的公共卫生挑战。据统计，65岁以上老年人中每年有28-35%会发生跌倒事件，导致超过280万起需要医疗干预的严重伤害。传统跌倒监测系统多依赖于事后检测，缺乏有效的预碰撞预测能力，且存在实时性不足、误报率高等缺陷。现有基于人工智能的方法虽有所改进，但仍受限于数据质量、模型泛化能力和计算复杂度等问题。

为突破这些技术瓶颈，印度Malla Reddy工程与管理科学学院机械工程系的研究团队在《Franklin Open》发表了创新性研究成果。他们开发了一种名为预碰撞跌倒分类网络（PFC-Net）的新型深度学习架构，该网络通过多阶段处理流程实现对跌倒事件的早期精准预测。

研究采用的关键技术方法主要包括：首先基于物联网传感器采集多模态生理和运动数据（包括距离、压力、心率变异性、血糖、血氧饱和度和加速度计数据）；通过标准化预处理消除传感器噪声；利用提出的标准缩放循环（SSR）模型进行时间域特征提取，捕获运动模式的时序依赖关系；采用谱残差神经网络（SRNN）进行频域特征分析和分类决策。实验使用公开的cStick数据集，包含老年人实际活动记录，采用70%训练、15%验证和15%测试的划分策略进行10折交叉验证。

研究结果方面：

在性能评估中，PFC-Net展现出卓越的分类能力，准确率达到99.922%，精确度99.908%，召回率99.670%，F1分数99.737%，显著优于对比的AI-SFS（96.074%）、LSTM（97.521%）和CABMNet（98.120%）等现有方法。混淆矩阵分析显示，模型在区分"无跌倒"、"临近跌倒"和"确定跌倒"三类场景时仅出现极少数误判，表现出近乎完美的分类性能。

计算效率分析表明，PFC-Net仅需28.5分钟训练时间和2.3秒/样本的推理速度，模型大小压缩至9.7MB，参数量为260万，显著低于对比方法。这种低计算复杂度使其适合部署在资源受限的嵌入式设备和可穿戴设备中。

消融实验验证了各组件的重要性：去除预处理环节使准确率下降至97.917%，而去除SSR特征提取模块则导致性能降至98.437%，证明了两部分对模型性能的关键贡献。

研究结论表明，PFC-Net通过创新的时空域特征融合机制，成功解决了老年人跌倒预测中的关键挑战。其双阶段架构——SSR模型负责捕捉细微的时间模式变化，SRNN专注于频域异常检测——实现了对预碰撞跌倒事件的高精度识别。这种多模态分析方法不仅能区分正常活动与跌倒前兆，还能准确分类滑倒和绊倒等不同跌倒类型，为及时干预提供了宝贵的时间窗口。

该研究的重大意义在于推动了智能养老从被动监测向主动预防的范式转变。相比传统方案，PFC-Net的预碰撞预警能力可提前数百毫秒发出警报，为穿戴者或护理人员提供足够的反应时间，从而有效降低跌倒伤害严重程度。此外，模型的低计算需求使其适合集成到日常穿戴设备中，实现了技术实用性与医疗有效性的平衡。

未来研究方向包括开发个性化自适应学习机制，使模型能根据个体行为模式进行动态调整；探索多设备数据融合策略，结合环境传感器和智能家居系统构建全方位的防跌倒生态系统；以及优化边缘计算部署方案，确保在保持高精度的同时进一步降低能耗和延迟。这些进展将共同推动老年人安全监护技术向更加智能化、个性化和无感化的方向发展。