基于穿戴式传感器的跌倒检测技术研究

发布时间：2017-07-25 16:37

  本文关键词：基于穿戴式传感器的跌倒检测技术研究

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【摘要】：随着社会老龄化进程的不断发展,老年人所占的人口比重逐年增加,而老年人的生理特点、社会形态等原因造成了他们特殊的行为特征——易跌倒。在我国,老年人的跌倒问题日益严重,因此,准确检测老年人的跌倒事件并采取报警措施,对老年人能够获得及时救助有着重要的意义。首先,本文分析了跌倒检测系统的国内外研究现状,设计了基于穿戴式传感器和智能终端的跌倒检测报警系统。该系统能够监测人体的姿态变化,当人体发生跌倒时,能进行跌倒检测和移动定位,并发送信息至家属或救助中心,使得老年人能够得到及时的救助。其次,根据系统方案进行了穿戴式传感器节点的硬件和软件设计,并对实验采集到的信息进行特征提取。通过对人体日常活动和跌倒动作的实验设计,传感器节点能够获得表征人体运动的三轴加速度和三轴角速度信号,利用滑动窗口技术对传感器信号进行特征提取,得到可供分类训练的数据集。然后,对跌倒检测算法进行优化和训练。使用DT和RF分类器对数据集进行分类训练和测试,为了改善分类器的分类性能,在传统Relief特征选择算法基础上对其进行了优化,提出了改进的Relief特征选择算法。先利用特征选择算法对数据集进行预处理,以大幅减小数据集的维度,再进行分类器训练和测试。测试结果表明,优化后的分类算法提高了检测的灵敏度,具有较高的准确度。最后,根据系统方案完成了智能终端的跌倒检测报警软件的开发,实现了蓝牙通讯、跌倒检测、移动定位和发送报警短信等功能,并对本文提出的跌倒检测报警系统进行测试实验,验证了本系统的有效性。本文对基于穿戴式传感器的跌倒检测技术进行研究,设计了跌倒检测报警系统。系统实验结果表明该系统具有较高的跌倒检测准确度和灵敏度,并实现移动定位和短信报警功能。
【关键词】：跌倒检测 穿戴式传感器 特征提取 DT分类算法 定位
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH789;TP212
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 课题研究背景及意义8-9
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究目的和意义9
• 1.2 国内外研究现状9-13
• 1.3 论文的主要研究内容及结构安排13-16
• 第二章 跌倒检测报警系统的总体设计16-25
• 2.1 跌倒检测报警系统的需求分析16
• 2.2 跌倒检测方法的研究16-22
• 2.2.1 跌倒分析与坐标变换16-19
• 2.2.2 传感器的选择及安放位置19-20
• 2.2.3 跌倒检测算法20-22
• 2.3 移动定位技术22-23
• 2.4 系统总体设计23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 传感器节点设计及信号采集25-40
• 3.1 传感器节点的设计25-30
• 3.1.1 传感器节点的硬件设计25-28
• 3.1.2 传感器节点的软件设计28-30
• 3.2 实验采集方案30-35
• 3.3 传感器信息的特征提取35-39
• 3.3.1 数据合成35-37
• 3.3.2 特征提取37-39
• 3.3.3 特征规范化39
• 3.4 样本统计信息39
• 3.5 本章小节39-40
• 第四章 跌倒检测算法40-51
• 4.1 特征选择算法40-42
• 4.1.1 Relief算法原理40-41
• 4.1.2 改进Relief算法41-42
• 4.2 分类算法42-45
• 4.2.1 决策树算法(DT)42-44
• 4.2.2 随机森林算法(RF)44-45
• 4.3 实验结果与分析45-50
• 4.3.1 特征选择实验45-47
• 4.3.2 分类算法实验47-50
• 4.4 本章小节50-51
• 第五章 系统实现与验证51-61
• 5.1 Android报警软件的需求分析51
• 5.2 Android报警软件的功能实现51-58
• 5.2.1 号码设置模块52
• 5.2.2 蓝牙通讯模块52-53
• 5.2.3 跌倒检测模块53-54
• 5.2.4 定位模块54-55
• 5.2.5 短信报警模块55-56
• 5.2.6 界面介绍56-58
• 5.3 系统验证58-60
• 5.4 本章小结60-61
• 第六章 总结与展望61-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-68
• 作者在攻读硕士期间的科研成果68

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本文编号：572276