基于多信息融合的老人跌倒检测系统

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1、硕士学位论文基于多信息融合的老人跌倒检测系统作者姓名：严远忠指导教师：欧勇盛研究员中国科学院深圳先进技术研究院徐天添副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：电子与通信工程培养单位：中国科学院深圳先进技术研究院2018年11月1FallDetectionSystemForElderlyBaseOnMultipleInformationFusionAthesissubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesinpartialfulfillmentoftherequirementfort

2、hedegreeofMasterofEngineeringinElectronicsandCommunicationEngineeringByYanYuanzhongSupervisor:OuYongshengShenzhenInstitutesofAdvancedTechnology,ChineseAcademyofSciencesJune20183摘要摘要老年人跌倒受伤的问题已经随着人口老龄化显得非常突出，因此许多基于自动跌倒检测系统被开发出来。但是现在主流的跌倒算法既不实用，也不准确。本研究通过研发设计出老人跌倒检测硬件系统并提出了一种新的基于多

3、信息融合的跌倒检测算法，本研究先分析了老年人跌倒的特征，然后基于跌倒特征选取合适的传感器，接着设计好跌倒检测系统的硬件电路。我们使用配备了九轴惯性传感器的跌倒检测系统来获取老人盆骨位置的运动数据。最后本研究提出跌倒检测算法，该算法采用四元数卡尔曼滤波器将加速度计、陀螺仪和地磁计融合成一组新的数据。然后再将数据通过两阶段阈值法进行跌倒识别。阈值法的第一个阶段是姿态检测，判断老人处于什么样的运动姿态。第二阶段是老人运动剧烈强度检测，主要是通过第一阶段检测老人是否处于躺卧姿态；如果老人处于躺卧姿态，则此时检测老年人在前1s这个时间片内的运动剧烈程度，最终通过

4、运动剧烈程度来分析出是否跌倒。而在跌倒检测的同时，对于心率传感器辅助量也在并行的分析，如果老人处于危险状态发出预警，完成此次跌倒检测的任务。该算法具有计算量小、实时性好并且检测精度高、检测方便的特点。关键词：老年人，跌倒检测，卡尔曼滤波器，姿态检测，活动强度IAbstractAbstractWiththeagingofthepopulation,fallrelatedinjuriesareacentralproblemfortheelderlypeople,thereforemanyautomatedfalldetectorshavebeendevel

5、oped.Butprevalentmethodsareneitherpracticalnorpoorinaccuracy.Inthisresearch,wedesignthehardwaresystemoftheoldman'sfalldetectionandproposesanewfalldetectionalgorithmbasedonmulti-informationfusion.firstly,weanalyzethecharacteristicsoftheoldpeople'sfall,thenselecttheappropriatesens

6、orbasedonthefallfeature.Next,designthehardwarecircuitofthefalldetectionsystem.Afalldetectionsystemwithanine-axisinertialsensorisusedtoacquirethemotiondataofthepelvicpositionoftheelderly.Finally,afalldetectionalgorithmisproposed,whichusesaquaternionKalmanfiltertofusetheinformatio

7、nfromaccelerometer,gyroscopeandgeomagnetismsothatitcanformmoreaccurateobservationdata.Andthenweusethetwo-stagethresholdmethodtoidentifythefalls,thefirststageofthethresholdmethodisposturedetectiontodeterminewhatpostureoftheoldmanisin.Thesecondstageistheactivityintensityanalysis,m

8、ainlythroughthefirststagetodetectwhethertheoldm