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基于多传感器信息处理的跌倒检测仪研究
资料介绍
随着全球老龄化进程的不断加剧,我国老龄化问题也日益突出,老年人的生活和健康问题也备受关注。老年人跌倒具有发生率高、伤害性强、救助率低等特点,患病且行动不便的老人一旦跌倒往往会带来昏厥、瘫痪甚至生命危险。如何在老年人跌倒且无法行动时第一时间通知家人及医疗救助机构,不仅关系到老年人的生命安全问题,同时还关系到社会道德问题。
本论文设计了一种基于多传感器信息处理的跌倒检测仪。该跌倒检测仪为穿戴式检测装置,以基于Cortex-M3内核的STM32F101为主控制器,将加速度传感器和倾角传感器安置于腰间,压力传感器安置于脚底,用于采集人体运动中的姿态加速度信息、倾角信息和脚底压力信息,并集成了GPRS无线通信模块和 GPS卫星定位模块,提供跌倒检测仪的数据采集、处理、检测及远程报警等功能。
系统所采集数据经预处理后,通过主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)做降维处理,降低了识别算法的运算复杂度,提取出6维特征向量,在人工干预的情况下反复训练获得最佳的支持向量机判决器。基于支持向量机的跌倒检测算法的参数在PC机训练完善后,其参数则被移植入以STM32单片机为核心处理器的嵌入式系统中,对连续不断的数据下进行分类器判决,并设定加速度阈值来进一步修正跌倒检测判决结果。
通过对人体状态多传感器数据采集、基于模式识别的信息处理,以及阈值判决的相互结合,设计实现了穿戴式跌倒检测仪。不同体态的人员测试实验结果表明,所设计的跌倒检测仪具有较高的可靠性和鲁棒性,达到预期的跌倒检测效果。
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