基于android的跌倒检测算法研究及实现

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3、tsfortheProfessionalDegreeofMasterinEngineeringResearchandImplementationofFallDetectionAlgorithmBasedonAndroidMasterCandidate：LiHuanMajor：ControlScienceandEngineeringSupervisor：Prof.YangYong-liWuhanUniversityofScienceandTechnologyWuhan,Hubei430081,P.R.ChinaMay,2016

4、武汉科技大学研究生学位论文创新性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研巧做出重耍贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。一申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。．）：论文作者签名争欢曰期：王？研究生学位论文版权使用授权声明本论文的研巧成果归武汉科技大学所有，其研究内容不得其它单位的名义发表。本人完全了

5、解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部口（按照《武汉科技大学关于研究生学位论文收录工作的规定》执行）送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅，同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。论文作者签名：条欢指导教师签名：日期：叫摘要随着人口老龄化加剧和“空巢”现象频出，老年人健康问题日益突出。在众多威胁老年人身心健康的因素中，跌倒是首要的威胁因素。如何通过科学的手段有效检测老年人跌倒，从而减轻老年人因跌倒造成的健康伤害问题

6、已成为国内外新的研究热点。本文主要研究了基于人体姿态数据LPCC特征的跌倒检测算法，通过DTW（动态时间规整）方法对人体实时LPCC特征进行最优模式匹配，以准确检测跌倒状态，并利用Matlab对算法进行了仿真验证。论文进一步在Android智能手机上实现了该跌倒检测算法，并在检测到佩戴人员跌倒时能及时的发送短信或自动拨打电话报警，进而使跌倒者被及时发现并获得救治。主要完成的工作如下：首先，利用STM32单片机和MPU6050等MEMS传感器芯片构建了一个人体姿态数据采集系统，用以采集佩戴者的各种日常运动姿态和跌倒姿态的原始实

7、验数据；其次，对原始实验数据进行坐标校正和互补滤波等预处理并进行时频域分析，提取跌倒过程时频域特征，最终确定姿态数据的短时LPCC特征可以较好地描述和区分人体姿态变化过程整体的特征；再次，采用人体姿态数据的短时LPCC特征作为特征参数，提出了基于DTW算法的匹配模板训练算法和基于模式匹配的跌倒检测算法，通过采集大量数据样本在Matlab平台上进行了算法实现和验证，实验结果表明了算法的有效性和可靠性；最后，将上述算法移植到Android平台，并通过Android手机自带的定位功能，实现了本文所研究的跌倒报警功能。经验证，本文开

8、发的跌倒检测APP稳定可靠，检测的准确率高达94%以上，并可在大多数Android平台上正常运行，具有较高的实用价值。关键词：DTW算法；MEMS传感器；Android平台软件开发；跌倒检测IAbstractWiththefrequentincreaseofpopulationaginga