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电子与信息学报 2017年第11期39卷 2627-2634页

作者：何坚周明我王晓懿北京未来网络科技高精尖创新中心北京100124 北京市物联网软件与系统工程技术研究中心北京100124

针对老年人跌倒检测的准确性和实时性需求,该文首先建立了基于姿态角的活动描述模型,研发了集成加速度传感器、陀螺仪和蓝牙的活动感知模块,从而实时采集运动变化数据并使用蓝牙发送到智能手机。其次,选取姿态角及加速度信号向量模作为... 详细信息

针对老年人跌倒检测的准确性和实时性需求,该文首先建立了基于姿态角的活动描述模型,研发了集成加速度传感器、陀螺仪和蓝牙的活动感知模块,从而实时采集运动变化数据并使用蓝牙发送到智能手机。其次,选取姿态角及加速度信号向量模作为特征量,通过卡尔曼滤波对数据进行去噪与融合,并应用滑动窗口和k-NN算法实现了可实时感知老年人跌倒并报警的系统。实验证明系统在二分类场景下的跌倒检测准确率为98.9%,而敏感度和特异性分别达到98.9%和98.5%,验证了系统具有良好的实时性和较高的准确率。

关键词：计算机应用技术跌倒检测数据融合卡尔曼滤波 k-NN算法姿态角信号向量模

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基于数据融合的可穿戴跌倒检测技术研究与应用

基于数据融合的可穿戴跌倒检测技术研究与应用

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作者：周明我北京工业大学

学位级别：硕士

随着生活水平的发展和人均寿命的提高,人口老龄化已成为各国普遍面临的严重问题。而我国的老龄化趋势呈现速度快、程度高等特点的同时,还伴随着严重的空巢现象,从而使老龄化形势更加严峻。与此同时,跌倒作为一种最为普遍意外伤害,已经... 详细信息

随着生活水平的发展和人均寿命的提高,人口老龄化已成为各国普遍面临的严重问题。而我国的老龄化趋势呈现速度快、程度高等特点的同时,还伴随着严重的空巢现象,从而使老龄化形势更加严峻。与此同时,跌倒作为一种最为普遍意外伤害,已经成为导致老年人伤残甚至死亡的主要因素。如果得不到及时救治,不仅会加剧伤害的程度,还会为家庭和社会造成巨大的医疗投入和经济负担。因此,进行跌倒检测技术的研究和应用,对于帮助老年人获得及时救援、提高生活质量具有积极作用,并存在显著的社会意义。然而,目前的跌倒检测技术仍存在许多不足。基于情境感知的跌倒检测系统往往存在成本高、计算复杂、侵犯隐私等缺陷,而部署于可穿戴设备中的检测系统,则存在识别策略简单、单一传感器精度不足、识别准确率低等缺陷。所以,多传感器的部署和数据融合技术的应用已经成为提高跌倒检测效果的主流方案,并为提升可穿戴系统的识别效果带来了显著改善。本课题主要针对面向可穿戴设备的跌倒检测数据融合技术进行研究和应用。在研究过程中,首先为满足跌倒识别的速度和性能要求,结合姿态角构造了老年人活动模型并设计开发了包含三轴加速计、陀螺仪与蓝牙芯片的数据采集模块,保证可以实时获取老年人的活动数据并通过无线通信技术传输到智能手机。其次,以姿态角和信号向量模共同构建系统特征,结合卡尔曼滤波消除加速度和角速度的抖动并融合,并引入滑动窗口与基于曼哈顿距离的k-NN算法,从而使系统可快速识别用户跌倒并发出警报。然后,通过仿真实验依次就各种距离公式及卡尔曼滤波对k-NN算法的影响进行了分析,并将其与多种主流分类算法进行严格对比。最后,仿真实验证明:在二分类场景下,本文的跌倒检测敏感度和特异性分别为98.9%和98.5%,从而证明该融合策略能够满足运行时间和识别性能的需求。本课题为帮助老年人获得及时救助提供了有力的技术支持,同时也为多传感器数据融合技术在日常生活中的应用和发展提供了新的思路与指导。

关键词：跌倒检测数据融合卡尔曼滤波 k-NN算法姿态角信号向量模

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