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基于HMM-SVM的人体跌倒的事前预警与方向判别的研究

基于HMM-SVM的人体跌倒的事前预警与方向判别的研究

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作者：甄天熠苏州大学

学位级别：硕士

随着全球老龄化程度加剧、空巢家庭数目的增加,越来越多老人由于身体机能下降,反应力减弱等生理原因,易发生跌倒事故。跌倒预警系统在发生跌倒但未碰撞地面前完成判断,不但可在跌倒后及时通知亲属或监护中心,缩短等待救援时间;而且能提... 详细信息

随着全球老龄化程度加剧、空巢家庭数目的增加,越来越多老人由于身体机能下降,反应力减弱等生理原因,易发生跌倒事故。跌倒预警系统在发生跌倒但未碰撞地面前完成判断,不但可在跌倒后及时通知亲属或监护中心,缩短等待救援时间;而且能提供充分预留时间供启动气囊等保护装置,可最大程度减少人体所受伤害,降低跌倒造成的医疗开支,增强独立生活的信心。绝大多数研究在人体碰撞地面前仅能检测出跌倒趋势,无法进一步判别出跌倒方向。而进一步判别出跌倒方向,利于开启指定位置气囊提供更针对性保护,本文对实现判别跌倒方向的多值分类问题进行了研究,设计了具备高检测率充足预留时间的多值分类算法,这是跌倒保护系统的关键,也是本课题的研究重点。本文同时搭建了一套基于舵机气嘴的气囊充气装置,相比传统充气装置体积更轻便,以上2点为本课题研究的创新点。本文首先确定了腰前位置穿戴MEMS惯性传感器采集数据,手机端执行算法发送警报的系统组成。通过分析跌倒与日常活动的合加速度、姿态角的时域特征曲线,证明了碰撞前跌倒预警和方向判别的可行性;采用Wrapper方法进行了特征选择,确定了最优特征组合,为混合模型的建立提供了特征向量。针对以上特征向量,实现了基于隐马尔科夫-支持向量机（Hidde Markov Model-Support Vector Machine,HMM-SVM）混合模型的预警判别算法。先采用Matlab中的HMM工具箱建立了分别代表4类跌倒的输出概率模型,以生成匹配度特征向量;利用LIBSVM开发包完成了参数寻优,建立了基于SVM的最终判别模型,用于处理匹配度特征向量,完成跌倒预警与方向判别。之后在Eclipse集成开发环境下开发了跌倒预警安卓程序,同时也提出了基于舵机气嘴的气囊充气方案并设计了该装置,最后对HMM-SVM多值分类算法和整机进行了测试。算法测试结果表明,各类跌倒和日常行为的检测率分别为96%、98%、96%、92%和97.5%,平均预留时间为245ms,验证了多值分类算法的有效性;整机测试结果确认在人体发生跌倒碰撞地面前,气囊已完成充气,在人体与地面间提供了保护层,证明了结构设计的合理性,系统的可行性。

关键词：跌倒预警方向判别支持向量机隐马尔科夫模型气囊充气装置

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