一种低头族步行安全警报方法

摘要

本发明公开了一种低头族步行安全警报方法，包括如下步骤：步骤1，判定用户是否处于步行状态，如果是，执行步骤2，否则判定用户为安全状态；步骤2，检测用户是否正在使用手机，如果是，判定用户处于边步行边使用手机的状态，执行步骤3，否则执行步骤1；步骤3，对用户发出警报。

说明书

技术领域

本发明涉及一种低头族步行安全警报方法。

背景技术

随着智能手机与移动科技的快速发展，手机已成为人们生活中不可或缺的随身设备。近几年来，由于用户低头使用手机而不注意道路交通状况，从而造成生命危险的案例屡见不鲜。有鉴于此，一款可运行于智能手机、能够对用户步行安全发出警示的软件显得十分迫切。现有技术的不足之处在于：

(一)缺乏一种仅采集单传感器数据、高准确率、兼顾高精度与低能耗的手机计步算法；

(二)仅根据步数变化无法判断用户当前是否正在使用手机，需结合其他条件；

(三)缺乏一种逐级加强的步行安全警示机制，面向手机“低头族”的安全保护技术基本处于空白状态；

(四)当手机用户发生跌倒意外时，缺乏一种有效的跌倒检测与求救机制。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明公开了一种低头族步行安全警报方法，包括如下步骤：

步骤1，判定用户是否处于步行状态，如果是，执行步骤2，否则判定用户为安全状态；

步骤2，检测用户是否正在使用手机，如果是，判定用户处于边步行边使用手机的状态，执行步骤3，否则执行步骤1；

步骤3，对用户发出警示。

本发明步骤1中所述判定用户是否处于步行状态包括如下步骤：

步骤1-1，用户的累计步数b初始化为零，以100Hz频率分别采集用户手机X轴加速度A_x、Y轴加速度A_y和Z轴加速度A_z(可通过手机陀螺仪采集)，计算合加速度SVM(SignalMagnitude>)；

步骤1-2，以3为窗口长度对SVM进行均值滤波：

SVM[count]＝(SVM[count-1]+SVM[count]+SVM[count+1])/3；(count是采样点的顺序编 号，比如count＝10就代表是第十个采样点，取值范围为正整数。)

步骤1-3，将合加速度增加到大于10.5m/s²时的时间点记录为t₁，将合加速度下降到小于9.1m/s²时的时间点记录为t₂，记录t₁和t₂这一对时间点之间的时间差，判断该对时间点之间的间隔是否小于0.03秒，如果是，转入步骤1-4，否则转入步骤1-1；

步骤1-4，判断该对时间点与前一对间隔小于0.03秒的时间点的间隔是否不小于0.4秒，如果是，转入步骤1-5，否则转入步骤1-1；

步骤1-5，将累计步数b更新为b+1，当累计步数从零增加到大于n₁步时，n₁取值范围为4～8，判定用户处于步行状态，转入步骤2；当三秒内步数不再增加，则判定用户停止步行，并将累计步数清零，转入步骤1-1。

本发明步骤2中所述检测用户是否正在使用手机包括如下步骤：

步骤2-1，调用手机自带前置摄像头，每隔1秒自动调用手机前置摄像头拍照；

步骤2-2，将拍照获取的数据保存在临时位图中，逆时针旋转90°后按1比0.3的比例缩放位图；

步骤2-3，将位图转换为RGB_565格式，调用Google自带的FaceDetector类检测位图(FaceDetector类的详细说明可以从Android的官方API文档中得到，具体可参看https://developer.android.com/reference/android/media/FaceDetector.html)，如果位图中有人脸，并且脸部与手机平面所成角度在X轴方向±45°范围内、Y轴方向±30°范围内、XOY平面旋转±30°范围内，则判定用户正在使用手机，否则返回执行步骤2-1。

本发明步骤3包括：

步骤3-1，开启计时器以记录持续时间，警示模式分为第一模式和第二模式，当处于第一模式时，若用户边步行边使用手机的状态连续保持t₃秒以上，t₃取值范围为15～20，启动一级警示，在屏幕中弹出带警示标志的警示语；

步骤3-2，当处于第一模式时，若用户边步行边使用手机的状态连续保持t₄秒以上，t₄取值范围为30～35，启动二级警示，在屏幕中弹出带警示标志的警示语，并启动手机振动功能，循环播放警示语音。

步骤3-3，当处于第一模式时，若用户边步行边使用手机的状态连续保持t₅秒以上，t₅取值范围为120～150，启动三级警示，在屏幕中弹出带警示标志的警示语，手机将在10秒内熄屏，并弹出倒计时对话框，启动手机振动功能并循环播放警示语音；

步骤3-4，若用户中止边步行边使用手机的状态并保持5秒以上，则停止警示，并记录此次警报的级别与起始时间，存储在手机数据库中，若30分钟内累计触发三级警示达三次，则开启10秒倒计时，通过控制手机电源管理，强制熄灭手机屏幕。

步骤3-1～步骤3-3中，当处于第二模式时，一级警示触发时间为t₆秒，二级警示触发时间为t₇秒，三级警示触发时间为t₈秒。t₆取值范围为5～10，t₇取值范围为15～20，t₈取值范围为50～60，第二模式针对的是女性、年龄高于六十周岁或低于十八周岁、存在运动能力障碍的用户。

本发明步骤3-3中，用户能够取消此次熄屏警示，并可自行设定第一模式和第二模式下各级警示触发时间。

本发明步骤1-3中，当以100Hz为采样频率的连续20个采样点(对应0.2秒)的SVM大于15.6m/s²，判定用户疑似跌倒，并标记该时间点，若标记点后2到6秒内手机Y轴加速度保持在±4.9m/s²之间，则判断为跌倒发生，弹出求救问询提醒，并开启5秒倒计时，如果用户手动取消求救问询，返回步骤1-1，否则调用手机默认铃声发出警报，并短促振动，自动拨打求救电话。

本发明所述自动拨打求救电话包括向预设的手机号或微信号发送包含用户当前地理位置信息的求救信息，并向预设的手机号或120拨打求救电话。

有益效果：

(1)根据步行时人体运动特征，创造性地设计了仅基于手机X、Y、Z三轴合加速度SVM变化规律的计步算法，兼顾高精度与低能耗，实现了较高的准确率；

(2)利用手机内置的人脸检测技术，结合计步算法，实时、准确地判断用户是否处于“低头族”状态，有效锁定目标；

(3)根据用户进入“低头族”状态的时间长短，创造性地设计了分级警示技术，并特别照顾了女性、老年人、未成年人及运动能力障碍人士等群体，在保护用户出行安全的同时体现人性化的设计思想；

(4)根据步行时人体运动特征，创造性地设计了仅基于手机X、Y、Z三轴合加速度SVM变化规律的跌倒检测算法，兼顾高精度与低能耗，实现了较高的准确率。该技术能够在用户发生跌倒意外的第一时间发出包含用户当前地理位置信息的求救信息，尽可能减少其等待救援的时间，将用户可能遭受的伤害降至最低。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述或其他方面的优点将会变得更加清楚。

图1为本发明计步算法流程图。

图2为人脸检测流程图。

图3为跌倒判断流程图。

图4为手机坐标系示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

本发明公开了一种低头族步行安全警报方法，包括如下步骤：

步骤1，判定用户是否处于步行状态，如果是，执行步骤2，否则判定用户为安全状态；

步骤2，检测用户是否正在使用手机，如果是，判定用户处于边步行边使用手机的状态，执行步骤3，否则执行步骤1；

步骤3，对用户发出警示。

如图1所示，本发明步骤1中所述判定用户是否处于步行状态包括如下步骤：

步骤1-1，用户的累计步数b初始化为零，以100Hz频率分别采集用户手机X轴加速度A_x、Y轴加速度A_y和Z轴加速度A_z，计算合加速度SVM(Signal>)；

步骤1-2，均值滤波：SVM[count]＝(SVM[count-1]+SVM[count]+SVM[count+1])/3；

步骤1-3，将合加速度增加到大于10.5m/s²时的时间点记录为t₁，将合加速度下降到小于9.1m/s²时的时间点记录为t₂，记录t₁和t₂这一对时间点之间的时间差，判断该对时间点之间的间隔是否小于0.03秒，如果是，转入步骤1-4，否则转入步骤1-1；

步骤1-4，判断该对时间点与前一对间隔小于0.03秒的时间点的间隔是否不小于0.4秒，如果是，转入步骤1-5，否则转入步骤1-1；

步骤1-5，将累计步数b更新为b+1，当累计步数从零增加到大于五步时，判定用户处于步行状态，转入步骤2；当三秒内步数不再增加，则判定用户停止步行，并将累计步数清零，转入步骤1-1。

如图2所示，本发明步骤2中所述检测用户是否正在使用手机包括如下步骤：

步骤2-1，调用手机自带前置摄像头，每隔1秒自动调用手机前置摄像头拍照；

步骤2-2，将拍照获取的数据保存在临时位图中，逆时针旋转90°后按1比0.3的比例缩放位图；

步骤2-3，建立如图4所示的坐标系，即以手机屏幕较短的边为X轴，长边为Y轴，手机物理重心点为原点O，Z轴穿过原点并垂直于XY平面。将位图转换为RGB_565格式，调用Google自带的FaceDetector类检测位图，如果位图中有人脸，并且脸部与手机平面所成角度在X轴方向±45°范围内、Y轴方向±30°范围内、XOY平面旋转±30°范围内，则判定用户正在使用手机，否则返回执行步骤2-1。

如图3所示，本发明步骤3包括：

步骤3-1，开启计时器以记录持续时间，若用户边步行边使用手机的状态连续保持15秒以上，启动一级警示，在屏幕中弹出带警示标志的警示语：步行中长时间看手机易导致危险，请注意安全；

步骤3-2，若用户边步行边使用手机的状态连续保持30秒以上，启动二级警示，在屏幕中弹出带警示标志的警示语：您正处于可能导致危险的步行状态中，请注意安全；并启动手机振动功能，循环播放警示语音。

步骤3-3，若用户边步行边使用手机的状态连续保持2分钟以上，启动三级警示，在屏幕中弹出带警示标志的警示语：您在步行中已连续2分钟看手机，为了您的安全，手机将在10秒内熄屏；并弹出倒计时对话框，启动手机振动功能并循环播放警示语音；

步骤3-4，若用户中止边步行边使用手机的状态并保持5秒以上，则停止警示，并记录此次警报的级别与起始时间，存储在手机数据库中，若30分钟内累计触发三级警示达三次，则开启10秒倒计时，通过控制手机电源管理，强制熄灭手机屏幕。

本发明步骤3-3中，用户能够取消此次熄屏警示。

本发明步骤3中，对于女性、年龄高于六十周岁或低于十八周岁、存在运动能力障碍的用户，一级警示触发时间为10秒，二级警示触发时间为20秒，三级警示触发时间为60秒。

本发明步骤1-3中，当以100Hz为采样频率的连续20个采样点的SVM大于15.6m/s²，判定用户疑似跌倒，并标记该时间点，若标记点后2到6秒内手机Y轴加速度保持在±4.9m/s²之间，则判断为跌倒发生，弹出求救问询提醒，并开启5秒倒计时，如果用>

本发明所述自动拨打求救电话包括向预设的手机号或微信号发送包含用户当前地理位置信息的求救信息，并向预设的手机号或120拨打求救电话。

实施例

本实施例包含两个模块。

模块一负责实时监测手机用户当前是否处于“低头族”步行状态。即实时监测手机用户当前是否处于步行模式，同时监测用户所持手机前置摄像头拍摄的照片中是否能检测出正面人脸，并对“低头族”发出安全警示。

模块二负责监测用户运动状态的突发变化。当手机用户当前运动特征符合跌倒模式时，则向用户发出求救问询，5秒内用户未手动取消则判断为用户已发生跌倒，手机发出求救铃声，并向预先设定的手机号/微信号发送包含用户当前地理位置信息的求救信息，并拨打求救电话。

围绕模块一的关键技术有：

1、计步算法：以100Hz频率分别采集手机三轴加速度A_X、A_y、A_z，计算合加速度当SVM值符合步行时SVM波动周期性特征，则累计步数增加1步。当累计步数从0增加到大于5步时，判断用户开始步行，并持续监测用户步数是否一直增加；当累计步数大于5步且3秒内步数不再增加，则判断用户停止步行，并将累计步数清零。

2、人脸检测技术：当计步算法监测到用户正在步行时，调用手机自带前置摄像头，每隔1秒自动调用手机前置摄像头拍照。通过Google自带人脸检测算法检测照片中是否有人脸、脸部与手机平面所成角度是否在一定范围内，以此判断用户是否正在使用手机。

3、安全警示技术：每当判断到用户正处于“低头族”(边看手机边步行)状态时，开启计时器以记录持续时间。

①若该状态连续保持15秒以上，启动一级警示：在屏幕中弹出带警示标志的警示语：“步行中长时间看手机易导致危险，请注意安全！”

②若该状态连续保持30秒以上，启动二级警示：在屏幕中弹出带警示标志的警示语：“您正处于可能导致危险的步行状态中，请注意安全！”启动手机振动功能并循环播放警示语音。

③若该状态连续保持2分钟以上，启动三级警示：“您在步行中已连续2分钟看手机！为了您的安全，手机将在10秒内熄屏。”并弹出倒计时对话框，启动手机振动功能并循环播放警示语音。用户可点击对话框中的确认按钮以取消此次熄屏警示。

④若用户中止“低头族”状态并保持5秒以上，则停止警示，并记录此次警报的级别与起始时间，存储在数据库中。若30分钟内累计触发三级警示达三次，则开启10秒倒计时，通过控制手机电源管理，强制熄灭手机屏幕，以保护用户步行时的安全。(上述参数均为默认值，用户可根据需求自行更改)

围绕模块二的关键技术有：

4、跌倒检测算法：以100Hz频率采集手机三轴加速度，计算合加速度SVM并均值滤波；当连续20个点(对应0.2秒)的SVM大于15.6m/s²，标记为疑似跌倒；若标记点后2～6秒内手机Y轴加速度保持在±4.9m/s²之间，则判断为跌倒发生。

围绕整个系统的关键技术有：

5、用户注册系统：应用SQLite轻量级数据库搭建本地注册系统，在用户第一次使用本软件时需要输入自己的年龄、性别、是否存在运动能力障碍等，另需输入应急求救手机号/微信号，这些基本信息将存储在数据库中。注册过程中还需阅读本软件服务条款，包括产权条款、法律条款、隐私保护条款与免责声明，用户须阅读并同意服务条款方可成功注册并开始使用本软件。

对于女性、年龄高于六十周岁或低于十八周岁、存在运动能力障碍这三类注册用户，一级警示触发时间为10秒，二级警示触发时间为20秒，三级警示触发时间为60秒，使用大号警示字体并额外增加一次警示语音播放，强制熄屏条件为30分钟内累计触发三级警示达两次。用户可以在注册完毕后进入系统设置界面自行调整以上参数。

全部应用软件的编程：

平台：Android手机平台

工具软件：Android Studio

源代码清单：

运行和测试：

系统软件实际运行时对主要参数的测试结果及其分析：

1、计步算法测试：匀速步行时(平均95步/s)，测试者的平均准确率为99.1％；各种运动模式(上楼梯、下楼梯、慢走(平均55步/s)、快走(平均135步/s)、变速走、手机放在上衣口袋、手机放在裤子口袋)的综合准确率为97.6％。

2、人脸检测允许误差：经测定，当用户脸部轮廓完整地包含于图像中时，人脸检测允许误差：经测定，若用户脸部轮廓完整地包含于图像中，当X轴、Y轴方向无偏转时，允许XOY平面内±30°的旋转；当XOY平面无旋转、X轴方向无偏转时，允许Y轴方向±30°的偏转；当XOY平面无旋转、Y轴方向无偏转时，允许X轴方向±45°的偏转。

3、跌倒算法测试：直行向前跌倒，平均误报率为6％，平均漏报率为4％。

本发明提供了一种低头族步行安全警报方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。