跌倒檢測系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ]本發(fā)明設(shè)及云計算系統(tǒng)領(lǐng)域,具體而言,設(shè)及一種跌倒檢測系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著人口老齡化進(jìn)程加劇,養(yǎng)老問題引起社會各界關(guān)注。跌倒是一種常見的老年 人危險行為,通過給老人佩戴智能穿戴設(shè)備,可實現(xiàn)對其行為實時觀察,跌倒發(fā)生時能檢測 出來,及時通知相關(guān)人員到現(xiàn)場處理。
[0003] 傳統(tǒng)的可穿戴設(shè)備跌倒檢測,主要是將算法集成到硬件忍片或固件,由硬件進(jìn)行 離線單機(jī)計算,得出判定結(jié)果。運種方式存在W下缺陷:1.算法集成在穿戴設(shè)備,只能通過 固件升級來更新算法,每次升級均要客戶配合,不利于算法的敏捷迭代和更新。2.穿戴設(shè)備 的硬件計算能力有限,難W進(jìn)行高復(fù)雜度的計算,不利于算法的選型。3.穿戴設(shè)備通過傳感 器采集的數(shù)據(jù)樣本,不能進(jìn)行無限量的存儲,無法進(jìn)行模擬。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 有鑒于此,本發(fā)明實施例的目的在于提供一種跌倒檢測系統(tǒng)及方法,W改善現(xiàn)有 技術(shù)中不便更新跌倒算法的問題。
[000引本發(fā)明實施例提供的一種跌倒檢測系統(tǒng)包括:加速度獲取模塊,用于獲取穿戴式 設(shè)備沿一=維坐標(biāo)系=個軸向的實時=軸加速度值;判別軸選取模塊,用于根據(jù)一滑動時 間窗內(nèi)包含的多個數(shù)據(jù)點的=軸加速度值選取=維坐標(biāo)系=軸中的其中之一作為判別軸; 觀測狀態(tài)數(shù)量設(shè)定模塊,用于對所述判別軸上的加速度變化值進(jìn)行分段處理,W設(shè)定觀測 狀態(tài)數(shù)量;隱藏狀態(tài)數(shù)量設(shè)定模塊,用于設(shè)定隱藏狀態(tài)數(shù)量;隱馬爾科夫鏈模型建立模塊, 用于依據(jù)隱藏狀態(tài)數(shù)量及觀測狀態(tài)數(shù)量,通過Baum-Welch算法對隱馬爾科夫模型參數(shù)進(jìn)行 模擬,生成隱馬爾可夫模型;跌倒概率計算模塊,用于基于隱馬爾可夫模型確定隱馬爾科夫 模型參數(shù)及觀測序列,在該隱馬爾科夫模型參數(shù)及觀測序列的基礎(chǔ)上通過Viterbi算法計 算概率最大的隱藏狀態(tài)序列,將該概率最大的隱藏狀態(tài)序列取對數(shù)得到一定值;跌倒判別 模塊,用于將所述定值與一闊值進(jìn)行比較,判別所述穿戴式設(shè)備的用戶是否發(fā)生跌倒事件。
[0006] 本發(fā)明實施例提供的一種跌倒檢測方法包括:獲取穿戴式設(shè)備沿一=維坐標(biāo)系= 個軸向的實時=軸加速度值;根據(jù)一滑動時間窗內(nèi)包含的多個數(shù)據(jù)點的=軸加速度值選取 =維坐標(biāo)系=軸中的其中之一作為判別軸;對所述判別軸上的加速度變化值進(jìn)行分段處 理,W設(shè)定觀測狀態(tài)數(shù)量;設(shè)定隱藏狀態(tài)數(shù)量;依據(jù)隱藏狀態(tài)數(shù)量及觀測狀態(tài)數(shù)量,通過 Baum-Welch算法對隱馬爾科夫模型參數(shù)進(jìn)行模擬,生成隱馬爾可夫模型;基于隱馬爾可夫 模型確定隱馬爾科夫模型參數(shù)及觀測序列,在該隱馬爾科夫模型參數(shù)及觀測序列的基礎(chǔ)上 通過Viterbi算法計算概率最大的隱藏狀態(tài)序列,將該概率最大的隱藏狀態(tài)序列取對數(shù)得 到一定值;將所述定值與一闊值進(jìn)行比較,判別所述穿戴式設(shè)備的用戶是否發(fā)生跌倒事件。
[0007] 與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的跌倒檢測系統(tǒng)及方法可運行于服務(wù)端,由服務(wù)端做最 終的跌倒判斷。由于對應(yīng)的算法運行在服務(wù)端,可W平滑進(jìn)行升級和迭代,無需對穿戴式設(shè) 備進(jìn)行干預(yù),對客戶無感。另外,算法運行在服務(wù)端,擁有海量的計算能力和存儲空間,可進(jìn) 行高復(fù)雜度的計算,數(shù)據(jù)永久存儲。
[0008] 為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂,下文特舉較佳實施例,并配合 所附附圖,作詳細(xì)說明如下。
【附圖說明】
[0009] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術(shù)方案,下面將對實施例中所需要使用的附 圖作簡單地介紹,應(yīng)當(dāng)理解,W下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實施例,因此不應(yīng)被看作是對 范圍的限定,對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講,在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下,還可W根據(jù)運 些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。
[0010] 圖1示出了本發(fā)明實施例提供的跌倒檢測方法及系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境示意圖。
[0011] 圖2為本發(fā)明較佳實施例提供的一種跌倒檢測系統(tǒng)的功能模塊架構(gòu)示意圖。
[0012] 圖3為圖1所示的加速度傳感器在一=維坐標(biāo)系的=個軸向的示意圖。
[0013] 圖4為所述加速度傳感器在圖3所示的=維坐標(biāo)系中感測到的=軸加速度的波形 示意圖。
[0014] 圖5為本發(fā)明較佳實施例提供的應(yīng)用于圖1所示的服務(wù)端的跌倒檢測方法的流程 圖。
[0015] 主要元件符號說明
【具體實施方式】
[0017]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中附圖,對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整 地描述,顯然,所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例,而不是全部的實施例。通常在 此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實施例的組件可WW各種不同的配置來布置和設(shè)計。因 此,W下對在附圖中提供的本發(fā)明的實施例的詳細(xì)描述并非旨在限制要求保護(hù)的本發(fā)明的 范圍,而是僅僅表示本發(fā)明的選定實施例。基于本發(fā)明的實施例,本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有做 出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例,都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0018] 應(yīng)注意到:相似的標(biāo)號和字母在下面的附圖中表示類似項,因此,一旦某一項在一 個附圖中被定義,則在隨后的附圖中不需要對其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋。同時,在本發(fā)明的 描述中,術(shù)語"第一"、"第二"等僅用于區(qū)分描述,而不能理解為指示或暗示相對重要性。
[0019] 實施例
[0020] 本發(fā)明實施例所提供的跌倒檢測系統(tǒng)及方法可應(yīng)用于如圖1所示的應(yīng)用環(huán)境中。 如圖1所示,服務(wù)端100、穿戴式設(shè)備200位于無線網(wǎng)絡(luò)或有線網(wǎng)絡(luò)300中,通過該無線網(wǎng)絡(luò)或 有線網(wǎng)絡(luò)300,穿戴式設(shè)備200與服務(wù)端100進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。所述服務(wù)端100可W是,但不限 于,云端服務(wù)器、智能手機(jī)、個人電腦(personal computer,PC)等。所述穿戴式設(shè)備200可W 是,但不限于,智能眼鏡、智能手套、智能手環(huán)、智能手表、智能服飾等包括加速度傳感器(圖 未示)的可穿戴于用戶身上的智能電子設(shè)備。優(yōu)選地,所述穿戴式設(shè)備200是指可穿戴于用 戶腕部的智能手環(huán)、智能手表、智能手套等腕帶式穿戴設(shè)備。
[0021] 所述加速度傳感器用于測量所述穿戴式設(shè)備200在=維坐標(biāo)系中沿所述=維坐標(biāo) 系=個軸向的加速度。優(yōu)選地,本實施例中,所述加速度傳感器為=軸加速度傳感器。例如 圖2所示,假設(shè)所述S維坐標(biāo)系的S個軸向分別為相互垂直的X軸、Y軸W及Z軸。所述加速度 傳感器則可感測所述穿戴式設(shè)備200分別沿所述X軸、Y軸W及Z軸方向的加速度值。本實施 例中,使用ax代表加速度傳感器在所述X軸方向感測到的加速度,使用ay代表加速度傳感器 在所述Y軸方向感測到的加速度,使用az代表加速度傳感器在所述Z軸方向感測到的加速 度。顯然,上述的=個軸向的加速度通過無線網(wǎng)絡(luò)或有線網(wǎng)絡(luò)300傳送至服務(wù)端100。
[0022] 如圖3所示,是本發(fā)明較佳實施例提供的服務(wù)端100的功能模塊示意圖。本實施例 中,所述服務(wù)端100包括跌倒檢測系統(tǒng)10、存儲單元30W及處理單元40。本實施例中,所述跌 倒檢測系統(tǒng)10用于根據(jù)所述加速度傳感器在所述X軸、Y軸W及Z軸分別感測到的加速度值 對所述穿戴式設(shè)備200的用戶可能發(fā)生的跌倒或摔倒事件進(jìn)行檢測,W利于在用戶跌倒的 第一時間將該跌倒事件通報給相應(yīng)人員,從而避免或減少對跌倒用戶的傷害。具體地,所述 跌倒檢測系統(tǒng)10包括加速度獲取模塊101、判別軸選取模塊102、觀測狀態(tài)數(shù)量設(shè)定模塊 103、隱藏狀態(tài)數(shù)量設(shè)定模塊104、隱馬爾科夫鏈模型建立模塊105、跌倒概率計算模塊106、 跌倒判別模塊107、跌倒報警模塊108及參數(shù)更新模塊109。本較佳實施例中,所述跌倒檢測 系統(tǒng)10中包含的各功能模塊可W軟件或固件(firmware)的形式安裝在所述存儲單元30中 或固化在所述服務(wù)端100的操作系統(tǒng)(OS)中,由所述處理單元40控制所述跌倒檢測系統(tǒng)10 各功能模塊執(zhí)行相應(yīng)的功能。
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