跌倒检测系统的研究及应用

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1、分类号TP212.3密级公开UDC621.3学位论文编号D-10617-308-(2016)-01重庆邮电大学硕士学位论文中文题目跌倒检测系统的研究及应用Researchandapplicationof英文题目falldetectionsystem学号S130101248姓名卓从彬学位类别工学硕士学科专业信息与通信工程指导教师周林副教授完成日期2016年6月8日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要随着我国老年人口数量的迅速膨胀，老龄化问题变得日益严重，引起了社会对老年人身体和心理健康的特别关注。由于老年人机体的衰老，中枢和神经系统的控制

2、能力下降，导致容易发生跌倒。跌倒是致使老年人患上疾病和死亡的重要原因之一，严重威胁着老年人的身体和心理健康。因此，能够及时检测并救治跌倒老人，将极大的降低跌倒对老年人带来的伤害，有助于提高老年人的生活质量。本文针对国家自然科学基金“基于物联网技术的呼吸、脉搏异变及跌落的实时监测与报警的关键技术研究”的研发需求，研究一套能够实时监测老年人的日常活动，并在发生跌倒事件后及时发出报警信息的跌倒检测系统。系统主要是通过佩戴在人体腰部的传感模块采集人体行为活动数据，并利用存储在处理器中的跌倒检测算法对佩戴者的行为活动进行识别，若判别出跌倒事件

3、将使用GPRS/GPS模块将佩戴者的地理位置信息发送给所绑定的亲属或者医疗机构，以便及时给予救助，降低跌倒带来的伤害。本文的主要工作和成果如下：1.针对基于阈值的跌倒检测算法中对各异性和代价灵敏度考虑欠佳的缺点，本文通过采集不同年龄段老年人的行为活动数据并与跌倒数据进行比较分析，提出不同年龄段设置不同大小的三维加速度幅值的跌倒检测方法。2.针对基于模式识别的跌倒检测算法中训练集样本数量不足和跌倒检测中日常和跌倒行为分类问题的特殊性，本文提出使用基于AI-AdaBoost的SVM算法来训练分类器。3.本文结合基于阈值的跌倒检测算法的简

4、单性和基于模式识别的跌倒检测算法的高准确性，提出基于级联结构的跌倒检测算法作为本文所研究的跌倒检测系统中的跌倒检测算法。4.在跌倒检测系统总体设计方面，本文分别从硬件选择和软件设计进行分析。最后，实验仿真表明本文提出的跌倒检测系统对不同年龄段的平均灵敏度为94%，准确率为92.1%，漏报率为5%，而且随着年龄段的增大性能更优越。关键词：跌倒检测；加速度阈值SMV；AI-AdaBoost算法；SVM算法I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractWithrapidlyexpandingofelderlyinChina,a

5、ginghasbecomeincreasinglyserious.Socialhealthoftheelderlyisalsodoublyconcerned.Theelderlygreateasilyfall,becauseofagingoftheirbodyandcontrolabilityofthecentralandperipheralnervoussystemdecreasing.Fallisoneoftheimportantcausesofillnessanddeaththeelderlysufferingfrom,and

6、it’saseriousthreattothephysicalandmentalhealthoftheelderly.Checkingandtimelyassistancefortheelderlyfallsnotonlygreatlyreducethedamagecausedbyfallsfortheelderlybutalsohelptoimprovethequalityoflifeofolderpeople.Accordingtodemandofnationalnaturalsciencefoundationproject,t

7、hemaincontentofthispaperistostudyasetoffalldetectionsystemwhichmonitorreal-timetheelderlydailyactivitiesandraisethealarmintheeventofafall.Themainpurposeofsystemiscollectionactivitiesdataofhumanbehaviorbywearablesensormoduleatthewaistandidentificationbehavioractivityoft

8、hewearablebydetectionalgorithmstoredintheprocessor.Whenfallincidenthappens,inordertoprovidetimelyassistanceandreducet