基于智能手机的人体跌倒检测系统

"基于智能手机的人体跌倒检测系统" 智能手机的人体跌倒检测系统是一种基于信号向量模和特征量W相结合的跌倒检测算法，利用加速度传感器和陀螺仪监测人体姿态变化，有效减少了跌倒检测结果的假阳性和假阴性。该系统可以实时监测人体活动，结合GPS确定用户的跌倒位置，同时降低系统成本。 该系统的检测算法设计基于智能手机内置的加速度传感器和陀螺仪，分别测量三轴方向运动加速度和角速度大小信息。通过使用信号向量模(magnitude of signal vector, SVM)阈值法来识别区分低强度日常生活活动(activities of daily living, ADL)与跌倒，对于阈值法不能识别的较高强度ADL，则通过对角速度信号向量模数据进一步处理得到的新特征量来判别。 信号数据人体活动主要分为以下几种：躺下、步行、坐下—起立、上楼梯、下楼梯、慢跑、蹲下—起立以及跌倒等。智能手机的加速度传感器和陀螺仪输出的信号数据可以反映出人体日常运动姿态变化。 信号向量模(SVM)是跌倒发生时的加速度及角速度变化的主要特征量，可以将空间的加速度或角速度变化集合为一矢量。加速度信号向量模(SVMA)及角速度信号向量模(SVMW)的定义分别如式(1)和式(2)所示。 跌倒检测方法设计中，通过对人体摔倒过程及其它日常生活行为过程中实验结果数据SVMA和SVMW进行分析，识别跌倒的加速度信号向量模阈值取SVMAT =20m/s2 和角速度信号向量模阈值取SVMWT =4rad/s。 然而，慢跑等动作也具有大加速度和角速度峰值的特征，单独的SVM 特征量并不能区分摔倒过程与慢跑或手机日用等较高强度运动过程。因此，本文对角速度信号向量模数据作进一步处理，来寻找新的特征量。定义一个人体跌倒时躯干倾斜的合角度θ，它是通过对角速度信号向量模数据进行积分得到的。 该系统可以实时监测人体活动，结合GPS确定用户的跌倒位置，同时降低系统成本。该系统的检测算法设计基于智能手机内置的加速度传感器和陀螺仪，能够有效减少跌倒检测结果的假阳性和假阴性。