一種人體跌倒檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種人體跌倒檢測(cè)方法。跌倒給人的生活和運(yùn)動(dòng)帶來(lái)很大的威脅，嚴(yán)重影響著老人和運(yùn)動(dòng)者的身心健康。實(shí)時(shí)跌倒檢測(cè)能給老人和運(yùn)動(dòng)者提供及時(shí)的幫助，降低跌倒帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。本發(fā)明提出一種基于三軸加速度傳感器的人體跌倒檢測(cè)方法。方法通過(guò)提取跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征，重點(diǎn)利用加速度傳感器三個(gè)軸的相關(guān)性對(duì)向前跌倒、向后跌倒、左側(cè)跌倒、右側(cè)跌倒四種跌倒行為進(jìn)行有效檢測(cè)和區(qū)分。方法對(duì)四種跌倒行為的平均識(shí)別正確率可達(dá)到了90%以上，方法平均響應(yīng)時(shí)間小于1.7s，具有較高的性能表現(xiàn)。
【專利說(shuō)明】一種人體跌倒檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及傳感器檢測(cè)技術(shù)，尤其涉及一種基于三軸加速度傳感器的人體跌倒檢測(cè)方法，屬于移動(dòng)計(jì)算和傳感器技術(shù)的交叉技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著我國(guó)人口老齡化的加重和“空巢”家庭的增多，老年人的身心健康問(wèn)題成為需要重點(diǎn)關(guān)注的一個(gè)問(wèn)題。其中，跌倒給人們的生活和運(yùn)動(dòng)帶來(lái)很大的威脅。美國(guó)國(guó)家安全委員會(huì)研究顯示，超過(guò)33%的老年人(年齡65歲以上)每年至少跌倒一次，這些跌倒人群中，大約30%的情況會(huì)導(dǎo)致重傷甚至死亡。據(jù)估計(jì)，我國(guó)每年65歲以上老年人發(fā)生跌倒傷害的人數(shù)已經(jīng)超過(guò)2500萬(wàn)人。很多時(shí)候跌倒產(chǎn)生的嚴(yán)重后果并不是在跌倒時(shí)產(chǎn)生的，而是由于老人跌倒后未進(jìn)行及時(shí)救助引起的。因此，對(duì)老人跌倒的及時(shí)檢測(cè)和跌倒后的有效援助的研究是有重要意義。對(duì)人們的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和跌倒后的有效援助的研究是有重要意義。
[0003]跌倒檢測(cè)常利用各種傳感器，包括攝像頭、麥克風(fēng)，壓力傳感器等。其中基于圖像分析的跌倒檢測(cè)方法成本較高，對(duì)環(huán)境的要求較高，且靈活性較差，只能在特定的區(qū)域進(jìn)行識(shí)別。有研究人員利用聲音傳感器對(duì)跌倒進(jìn)行研究，具體方法是通過(guò)定位聲音的發(fā)生位置距離地面的高度，結(jié)合聲音的大小來(lái)判斷跌倒。還有研究人員利用了放在地板上的振動(dòng)傳感器。這些傳感器一起來(lái)判斷居住者在任意時(shí)刻的位置，處理器通過(guò)分析這些位置數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別是否發(fā)生跌倒，這種方式的一個(gè)很大的缺點(diǎn)就是誤報(bào)率太高。還有研究人員采用了聯(lián)合傳感器的方式對(duì)跌倒進(jìn)行了研究，采用不同種類傳感器組合或是多個(gè)加速度傳感器組合的方式，其研究雖然較高的識(shí)別率，但由于需要對(duì)多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合研究，也帶來(lái)了較大的計(jì)算開銷，實(shí)時(shí)性也不夠理想。還有研究者利用傾角變化對(duì)人體跌倒方向進(jìn)行判斷，一種方法是增加角度傳感器來(lái)計(jì)算人體角度變化，這種方法屬于多種傳感器融合的范疇；另一種是利用加速度傳感器通過(guò)特定的公式計(jì)算出角度，根據(jù)角度變化情況判斷人體運(yùn)動(dòng)方向，但這種方法會(huì)帶來(lái)一定的計(jì)算開銷。
[0004]加速度傳感器(accelerationsensor)具有體積小、功耗低、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等特點(diǎn)。由于跌倒過(guò)程會(huì)產(chǎn)生較強(qiáng)的加速度信息，本發(fā)明提出了一種基于加速度傳感器的人體跌倒行為檢測(cè)方法，使用一個(gè)置于人體胸前位置的三軸加速度傳感器(其中Y軸與豎直時(shí)方向平行且正軸指向上部，Z軸方向指向人前進(jìn)的方向，X軸垂直于Y、Z組成的平面)，對(duì)跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行提取，利用三個(gè)軸之間的相關(guān)性，能夠?qū)Σ煌较虻牡惯M(jìn)行有效的識(shí)別。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]技術(shù)問(wèn)題:本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于克服現(xiàn)有的人體跌倒檢測(cè)方法成本高、對(duì)環(huán)境的要求高、靈活性差、誤報(bào)率高、計(jì)算開銷較大以及實(shí)時(shí)性也不夠理想等缺陷，提供一種基于三軸加速度傳感器的跌倒檢測(cè)方法，能夠?qū)崿F(xiàn)利用一個(gè)加速度傳感器的三個(gè)軸的相關(guān)性對(duì)向前跌倒、向后跌倒、左側(cè)跌倒、右側(cè)跌倒四種跌倒行為進(jìn)行有效檢測(cè)和區(qū)分。[0006]技術(shù)方案:本發(fā)明采用以下技術(shù)方案解決上述技術(shù)問(wèn)題:
[0007]1、跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征提取
[0008]本發(fā)明首先利用合加速度整體上描述人體的某一劇烈運(yùn)動(dòng)。合加速度的引入既可以用于判斷跌倒起始點(diǎn)，也被用來(lái)判斷跌倒后人體處于靜止?fàn)顟B(tài)的起始點(diǎn)。
[0009]為了正確的識(shí)別各種跌倒行為，本發(fā)明提取了人體跌倒過(guò)程中的四個(gè)特征值來(lái)進(jìn)行判斷，分別是合加速度波峰前的閾值，同一時(shí)刻加速度兩個(gè)軸的差值，滑動(dòng)窗口內(nèi)合加速度的方差，時(shí)間T內(nèi)傾倒方向軸的均值。
[0010](1)合加速度波峰前的閾值
[0011]通過(guò)對(duì)合加速度的檢測(cè),對(duì)跌倒動(dòng)作做出一個(gè)簡(jiǎn)單的預(yù)判。即當(dāng)合加速度超過(guò)某個(gè)閾值的時(shí)候，表明了人體做出了較為劇烈的動(dòng)作，即人體有可能發(fā)生了跌倒。
[0012](2)同一時(shí)刻加速度兩個(gè)軸的差值
[0013]人體跌倒過(guò)程中傾倒方向軸(前后跌倒時(shí)傾倒方向軸為Z軸，左右跌倒時(shí)傾倒方向軸為X軸)與Y軸之間有著相關(guān)性。在跌倒的時(shí)候同一時(shí)刻兩個(gè)軸之間的差值的絕對(duì)值會(huì)變的很大，這一特征是識(shí)別跌倒動(dòng)作所選取的一個(gè)重要特征值。
[0014]⑶滑動(dòng)窗口內(nèi)合加速度的方差
[0015]僅僅依靠同一時(shí)刻加速度兩個(gè)軸的差值來(lái)判斷跌倒會(huì)產(chǎn)生誤判情況，因?yàn)樵谀承┤粘×业幕顒?dòng)中也可能產(chǎn)生該差值在某一瞬間超過(guò)給定的閾值，這時(shí)如果僅以兩個(gè)軸的差值來(lái)判斷就會(huì)將其他活動(dòng)誤判為跌倒。因此，需要進(jìn)一步對(duì)跌倒動(dòng)作進(jìn)行判斷，由于人體跌倒前后身體會(huì)由豎直狀態(tài)變?yōu)樗綘顟B(tài)，結(jié)合這一特點(diǎn)對(duì)跌倒后的狀態(tài)進(jìn)行一個(gè)檢測(cè)，就能達(dá)到消除誤判的可能。為了找到跌倒后人體靜止的起始點(diǎn)，本發(fā)明引入了滑動(dòng)窗口內(nèi)合加速度的方差來(lái)計(jì)算人體靜止的起始點(diǎn)。
[0016](4)時(shí)間T內(nèi)傾倒方向軸的均值
[0017]考慮到人體跌倒之后身體處于水平狀態(tài)，本發(fā)明從靜止起始點(diǎn)開始計(jì)算之后時(shí)間T內(nèi)的傾倒方向均值來(lái)識(shí)別各個(gè)方向的跌倒。
[0018]2、跌倒檢測(cè)
[0019]本發(fā)明根據(jù)跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征值，分類檢測(cè)出了四種方向的跌倒情況，分別是向前跌倒、向后跌倒、左側(cè)跌倒以及右側(cè)跌倒。
[0020]本發(fā)明人體跌倒檢測(cè)方法具體包括跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征提取，以及根據(jù)跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征值，分類檢測(cè)出了四種方向的跌倒情況；人體跌倒過(guò)程中的四個(gè)特征值分別是合加速度波峰前的閾值，同一時(shí)刻加速度兩個(gè)軸的差值，滑動(dòng)窗口內(nèi)合加速度的方差，時(shí)間T內(nèi)傾倒方向軸的均值；根據(jù)跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征值，分類檢測(cè)出了四種方向的跌倒情況，分別是向前跌倒、向后跌倒、左側(cè)跌倒以及右側(cè)跌倒；
[0021]跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征提取方法為:
[0022]利用合加速度整體上描述人體的某一劇烈運(yùn)動(dòng)，主要用于判斷跌倒起始點(diǎn)和判斷跌倒后人體處于靜止?fàn)顟B(tài)的起始點(diǎn)；定義合加速度為SA，單位為m/s2，其中ax，ay，az表示加速度三個(gè)軸的值，其計(jì)算公式為:
[0023]&4 = 士?2⑴
[0024]I)合加速度波峰前的閾值確定[0025]首先通過(guò)對(duì)合加速度的檢測(cè)對(duì)跌倒動(dòng)作做出簡(jiǎn)單的預(yù)判，即當(dāng)SA超過(guò)某個(gè)閾值的時(shí)候，表明了人體做出了較為劇烈的動(dòng)作，即人體有可能發(fā)生了跌倒，所述的閾值為
2.5G，其中，G代表重力加速度，取值為9.8m/s2 ；
[0026]2)同一時(shí)刻加速度兩個(gè)軸的差值
[0027]以在跌倒的時(shí)候同一時(shí)刻兩個(gè)軸之間的差值的絕對(duì)值會(huì)變的很大，SP ay-aj或|ay_ax|會(huì)在某一時(shí)刻突然增大為識(shí)別跌倒動(dòng)作的特征值，選取3G作為判斷閾值來(lái)判斷這種差值是否滿足跌倒的條件，即當(dāng)|ay_az|>3G時(shí)，則認(rèn)為有可能發(fā)生了前后跌倒；當(dāng)
ay-ax I >3G時(shí)，則認(rèn)為有可能發(fā)生了左右跌倒；
[0028]3)滑動(dòng)窗口內(nèi)合加速度的方差
[0029]結(jié)合人體跌倒前后身體會(huì)由豎直狀態(tài)變?yōu)樗綘顟B(tài)這一特點(diǎn)對(duì)跌倒后的狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)以消除誤判的可能，引入了滑動(dòng)窗口內(nèi)SA的方差來(lái)計(jì)算人體靜止的起始點(diǎn)，取滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)度為0.3s,采樣頻率為50Hz，一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)有15個(gè)采樣點(diǎn)，合加速度方差計(jì)算公式為:
【權(quán)利要求】
1.一種人體跌倒檢測(cè)方法，其特征在于，該方法包括跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征提取，以及根據(jù)跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征值，分類檢測(cè)出了四種方向的跌倒情況；人體跌倒過(guò)程中的四個(gè)特征值分別是合加速度波峰前的閾值，同一時(shí)刻加速度兩個(gè)軸的差值，滑動(dòng)窗口內(nèi)合加速度的方差，時(shí)間T內(nèi)傾倒方向軸的均值；根據(jù)跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征值，分類檢測(cè)出了四種方向的跌倒情況，分別是向前跌倒、向后跌倒、左側(cè)跌倒以及右側(cè)跌倒； 跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征提取方法為: 利用合加速度整體上描述人體的某一劇烈運(yùn)動(dòng)，主要用于判斷跌倒起始點(diǎn)和判斷跌倒后人體處于靜止?fàn)顟B(tài)的起始點(diǎn)；定義合加速度為SA，單位為m/s2，其中ax，ay，az表示加速度三個(gè)軸的值，其計(jì)算公式為:
2.如權(quán)利要求1所述的人體跌倒檢測(cè)方法，其特征在于，跌倒檢測(cè)按照以下方法:根據(jù)跌倒過(guò)程中的人體運(yùn)動(dòng)特征值，分類檢測(cè)出了四種方向的跌倒情況，分別是向前跌倒、向后跌倒、左側(cè)跌倒以及右側(cè)跌倒，其具體的檢測(cè)流程通過(guò)以下6個(gè)步驟實(shí)現(xiàn): 步驟1:不斷檢測(cè)SA的值，當(dāng)檢測(cè)到SA的值大于2.5G時(shí)，執(zhí)行步驟2 ； 步驟2:計(jì)算此時(shí)的|ay_az|和| ay_ax |的值，如果|ay_az | >3G,執(zhí)行步驟3 ;如果ay_ax|>3G，執(zhí)行步驟5;否則返回步驟I ; 步驟3:記此時(shí)時(shí)刻為Ttl，計(jì)算[Ttl, TJ時(shí)間內(nèi)即一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)SA的方差D(SA),如果D (SA) < ε，執(zhí)行步驟4 ;否則繼續(xù)執(zhí)行步驟3 ； 步驟4:計(jì)算[Ts，Ts+At]時(shí)間內(nèi)的~的平均值M(az)，如果0.9G〈M(az)〈l.1G，則判斷為向前跌倒；如果-1.lG〈M(az)〈-0.9G，則判斷為向后跌倒；否則返回步驟I ; 步驟5:記此時(shí)時(shí)刻為T。，計(jì)算[TQ，TJ時(shí)間內(nèi)SA的方差D (SA)，如果D (SA) < ε，執(zhí)行步驟6;否則繼續(xù)執(zhí)行步驟5; 步驟6:計(jì)算[Ts，Ts+At]時(shí)間內(nèi)的平均值M(ax)，如果0.9G〈M(ax)〈l.1G，則判斷為向左跌倒；如果-1.lG〈M(ax)〈-0.9G，則判斷為向右跌倒；否則返回步驟I ; 其中，滑動(dòng)窗口大小為Ts-Ttl=0.3s，At=ls，閾值ε=3。
【文檔編號(hào)】G08B21/04GK103886715SQ201410072278
【公開日】2014年6月25日 申請(qǐng)日期:2014年2月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月28日
【發(fā)明者】徐小龍, 張義龍, 章韻, 程翔龍, 鞠硯成, 強(qiáng)祥, 楊立軍 申請(qǐng)人:南京郵電大學(xué)