基于多传感器技术的摔倒检测机制研究与应用

摘要

随着我国已经进入老龄化社会，导致老年人口呈现老龄化、空巢化两大特征的快速发展态势，老龄化人口和空巢家庭比例呈不断升高趋势。随着人口老龄化趋势的增加，一系列的隐患问题也随之而来，其中摔倒已成为老年人意外死亡的最大诱因之一。如果能设计一种针对老年人的摔倒的检测系统来减少类似的情况发生或在老年人摔倒后及时报警进行处理是减少意外事故的最佳手段之一。本文在分析目前常用的摔倒检测技术的基础上，采用可穿戴式检测技术，联合MPU6050加速度计传感器和心率传感器模块采集数据，利用多传感器信息融合技术，通过联合检测算法感知摔倒状况并自动进行摔倒报警。本文的主要工作如下:
　　(1)本文首先对人体日常活动和摔倒行为进行分析，通过建立物理模型，采集各种人体活动数据并进行分析。将摔倒活动分为三个阶段进行研究:失重阶段、撞击阶段、摔倒后短暂静止阶段，通过对三个阶段的合加速度分析，得出了三阈值算法，并联合四元数姿态算法和心率采集技术进行数据融合，给出了联合检测算法。
　　(2)本文对摔倒检测系统进行整体的设计，介绍了采用的软硬件框架以及系统的功能需求。采用MPU6050六轴加速度计传感器和SON1303心率传感器进行人体姿态数据采集及心率数据采集。一旦发生摔倒事件，MT6260D集成的GPRS数据模块将处理过后的自动报警信息或者一键报警消息上传服务器，监护者通过查看手机端安装的APP接收服务器端下发的报警消息采取进一步的救助措施。
　　(3)最后对系统进行功能测试，本文设计的摔倒检测系统准确率较高，性能较好，且提出联合检测算法具有一定的应用价值。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景

1．2 摔倒检测研究国内外发展概述

1．2．1 基于视频图像识别摔倒检测技术

1．2．2 基于声学信号摔倒检测技术

1．2．3 基于穿戴式传感器摔倒检测技术

1．3 摔倒检测技术研究发展趋势

1．4 本课题主要内容和结构安排

第2章 人体姿态的分析

2．1 人体活动行为的分析

2．1．1 日常活动行为

2．1．2 摔倒行为因素分析

2．2 建立人体摔倒物理模型

2．2．1 传感器佩戴位置选型

2．2．2 摔倒物理模型分析

2．3 数据采集与处理

2．3．1 加速度数据采集

2．3．2 加速度数据采样频率

2．3．3 心率数据采集

2．4 本章小结

第3章 多传感器技术的摔倒检测机制研究

3．1 联合检测多传感器数据融合技术

3．1．1 多传感器信息融合技术介绍

3．1．2 多传感器信息技术工作原理

3．2．1 基于分类器的摔倒检测算法

3．2．2 基于阈值判断的摔倒检测算法

3．3 基于联合检测算法设计

3．3．1 各种活动采集数据分析

3．3．2 三阈值摔倒检测算法描述

3．3．3 基于数据融合四元数姿态算法

3．3．4 人体摔eU,b率计数算法

3．3．5 联合检测算法

3．4 本章小结

第4章 摔倒检测系统总体方案设计与实现

4．1 摔倒检测系统的整体架构设计

4．1．1 设计目标

4．1．2 摔倒检测系统硬件架构

4．1．3 摔倒检测系统软件架构

4．2 摔倒检测系统模块功能设计

4．2．1 系统模块构成

4．2．2 联网模块功能设计

4．2．3 数据采集模块

4．2．4 监控报警功能设计

4．2．5 人机交互模块

4．3 摔倒检测系统部分电路设计

4．3．1 加速度计模块电路设计

4．3．2 心率模块电路设计

4．3．3 SIM卡模块电路设计

4．3．4 按键模块电路设计

4．3．5 外部供电电路设计

4．4 摔倒检测系统软件实现

4．4．1 联网模块的实现

4．4．2 数据采集模块的实现

4．4．3 联合检测算法的软件实现

4．5 本章小结

第5章 摔倒检测系统的测试及分析

5．1 实验样机

5．2 摔倒检测系统PC端调试

5．3 摔倒检测报警测试

5．3．1 准确率测试

5．3．2 实验数据分析

5．4 本章小结

第6章 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果