跌倒检测是远程健康监护系统中家庭终端的一种实现方式，涉及多个领域，包括信号采集与处理，信号特征提取，数据传输等方面的研究

利用三轴加速度传感器对人体活动产生的加速度信号进行采集，提出了将数据分析分割成用户终端信号的预处理和在后台处理两部分。在用户终端采取基于1-class SVM分类算法对疑似数据进行提取，在后台通过分析不同动作事件下其能量损耗的阈值范围的不同进行跌倒判断，并分析了人体在特定时域的速度、位移以及倾角作为判断跌倒的辅助判据。实验表明，该应用能够为老年人的健康提供一种新的保障。

随着社会老龄化的不断发展，预期到2030年空巢老年人家庭的比例将达到90%,届时我国老年人家庭将空巢化。据统计，在65岁以上的老年人群中，每年有超过1/3的人都有跌倒经历，2/3老年人意外死亡都是由跌倒引起的，而在75岁以上老人中这个比例更是高达70%. 　　跌倒检测是远程健康监护系统中家庭终端的一种实现方式，涉及多个领域，包括信号采集与处理，信号特征提取，数据传输等方面的研究。跌倒检测技术有很多，从信号获取的渠道进行分类，可将跌倒检测技术分为三类：基于视频图像的跌倒检测，该方法不足之处在于它