基于MEMS传感器的老人跌倒状态检测系统研究与设计

发布时间：2019-06-01 15:35

【摘要】：现今我国已经进入老龄化阶段,人们的平均寿命随着生活质量的提高而逐步的增长,“空巢”家庭数量也在大量的增加,针对这些问题,老年人的健康与安全已经成为当今社会首要解决的问题之一。根据相关问题数据调查显示,每年因为跌倒后引起的健康问题已经超过到医院就诊人数比例的50%,跌倒引起的伤情80%的都需要住院治疗,全球每年有30多万老年人由于跌倒得不到及时治疗而失去生命。通过以上数据可以看出,如果人体在发生跌倒后不能得到及时的救助,伤情会进一步恶化,甚至影响到生命危险。本文主要根据目前现阶段老年人健康问题,解决跌倒后能够得到及时治疗问题研究了一种基于可穿戴设备的跌倒检测系统,并且使用SIM908模块在跌倒发生后进行无线定位和远程报警,使发生跌倒损伤的老年人得到及时治疗。本文首先对人体日常动作加速度信号进行分析,提取能够区分不同运动状态的特征量。然后对现今已有的跌倒检测算法进行归纳和学习,从实用性、准确性、实时性等方面进行比较,提取一种基于穿戴式的传感器利用决策树进行分类检测方法。系统采用基于MEMS技术的加速度传感器ADXL345采集人体运动过程中加速度信号,并且将采集得到的信号通过I2C总线传输给STM32F103ZET6微处理器,通过算术平均值滤波算法去除由于偶然因素产生的噪声,然后微处理器采用决策树分类算法进行判断分析,如果检测结果为跌倒,GPS模块进行定位工作,再将跌倒信息通过GPRS将信息发送给监护人或医疗救助中心。本系统采用基于决策树ID3分类算法跌倒检测结果除了前向跌倒准确率为90%,其余跌倒检测的准确均在92.8%以上,并且改善了已有算法特征量单一、实时性差以及泄露被监护人隐私等缺点,而且对装置佩戴位置没有严格要求,加速度传感器可与身体成任意角度。另外通过对通讯报警模块的调试,实现了被监护人检测为跌倒状态时,通讯模块完成报警操作。
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【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TP274
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本文编号：2490381