多模态信息融合的老人跌倒检测系统研发

《多模态信息融合的老人跌倒检测系统研发》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、硕士学位论文多模态信息融合的老人跌倒检测系统研发作者姓名：皮礼明指导教师:欧勇盛研究员中国科学院深圳先进技术研究院周翊民研究员中国科学院深圳先进技术研究院学位类别:工程硕士学科专业:计算机技术培养单位:中国科学院深圳先进技术研究院2018年12月Developmentofmulti-modeinformationsystemforelderlyfalldetectionAThesisSubmittedtoTheUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMast

2、erofEngineeringinComputerApplicationTechnologyByPiLimingSupervisor:ProfessorOuYongshengandProfessorZhouYiminShenzhenInstitutesofAdvancedTechnologyChineseAcademyofSciencesDec2018摘要摘要随着我国老龄化程度的不断发展，老龄人口比例越来越大。老年人普遍存在身体机能退化，容易跌倒的现象。目前检测设备方式多针对日常姿态的跌倒，对晕厥性等危急跌倒没有可靠有效的检测方式方法，对于跌倒之后的危急程度也没有相应的报警等级。针对日益

3、增加的老年人跌倒检测和报警需求，尤其是针对独居老人跌倒后晕厥或休克性跌倒情况，设计了一种基于多模态传感器信息融合的跌倒检测设备。本文研究的重点是研发基于多模态信息融合的跌倒检测软硬件设备，通过引入新的检测及报警方法，对危重跌倒情况进行可靠的检测和报警。本论文主要内容包括以下方面：1.提出了融合生理传感器和跌倒评分量表的危重跌倒检测及报警方法：融合生理传感器可以有效评估危重跌倒的发生，通过引入跌倒评分量表的结果输出，可以有效输出报警等级，且结果会自我优化学习。2.提出了多模态融合的跌倒检测级联算法：综合一线临床调研情况和医学量表，认为跌倒主要是在身体发生移位的情况下发生，跌倒后由于人的应激

4、性反应会导致人心率上升，因此，提出了先判断跌倒物理姿态，再进行心率检测的级联检测方法，提高跌倒检测准确率。3.研发了基于多模态信息融合的跌倒检测功能模块：采用低功耗蓝牙SOC芯片作为通信和主控制器，集成了包括三轴加速度传感器、高度传感器和心率传感器的多MEMS传感器检测电路，整个系统实现了可穿戴化、低功耗、低成本。通过实验对象的模拟跌倒检测和分析，均达到预期目标。综上所述，本文研究和开发了基于多模态传感器信息融合的跌倒检测设备和相应的数据融合算法，具有体积小、功耗低、重量轻、准确率高等优点，在老人跌倒检测，特别是术后康复老人跌倒检测设备方面具有较高的应用价值。关键词：危重跌倒；多模态传感

5、数据；跌倒评分量表；级联算法IAbstractAbstractWiththecontinuousdevelopmentofChina'sagingpopulation,theproportionofagingpopulationisincreasing.Elderlypeoplegenerallysufferfromdegenerationofbodyfunctionandpronetofall.Atpresent,mostofthedetectionequipmentforthedailyattitudeoffalls,syncopeandothercriticalfallsdonot

6、haveareliableandeffectivedetectionmethod,forthefallafterthedegreeofemergencydoesnothavethecorrespondingalarmlevel.Aimingattheincreasingdemandoffalldetectionandalarmfortheelderly,especiallyforthecasesofsyncopeorshockfalloftheelderlylivingalone,afalldetectiondevicebasedonmulti-modalsensorinformatio

7、nfusionisdesigned.Thisthesisfocusesontheresearchanddevelopmentofmulti-modalinformationfusionbasedonthefalldetectionsoftwareandhardwareequipment,throughtheintroductionofnewdetectionandalarmmethods,thecriticalfallofrelia