基于加速度传感器的摔倒检测研究

发布时间：2021-12-31 21:31

　　近年来,我国人口老龄化现象日益严峻,加之独生子女政策影响,空巢老人的比例逐年上升,这些老年人无法受到24小时的监护。研究表明,摔倒是造成老年人伤残甚至死亡的一大因素。空巢老人摔倒之后若无法独自起身,往往难以发出求救信息,当家人发现时,通常错过了救援的黄金时间。因此,为更好保护空巢老人,开发一款摔倒检测系统尤为重要。现有的摔倒检测方法对于训练集中不存在的“新类别”样本检测性能较差。为了较好地解决这一问题,我们研究并开发一套基于三轴加速度传感器的摔倒检测系统。本文的主要内容如下:一、设计并搭建一套摔倒检测系统,该系统由外置加速度传感器、智能手机以及服务器组成。外置传感器佩戴于腰部,实时采集用户运动信息,并通过蓝牙将数据传至智能手机。智能手机利用互联网将数据传输至服务器,从而在服务器端进行摔倒行为检测。二、为构建摔倒检测分类模型,需要通过自建数据集进行分类器的模型训练。共有6名志愿者参与数据采集工作,志愿者模拟11种日常行为动作以及9种摔倒行为动作。除此之外,为验证检测方法的泛化能力,本文还使用三个公开数据集进行算法的验证实验。三、设计基于隐马尔科夫模型的摔倒检测方法。摔倒检测实则为二分类问... 

【文章来源】：福州大学福建省 211工程院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－２外置传感器??

２．?３．?１手机端软件设计??２．３．?１．?１数据采集模式??数据采集模式用于进行实验的数据采集工作，软件界面如图２－３所示，界面上??部分显示的是通过外置传感器采集的加速度数据，便于查看实验员当下的运动状态，??同时检测数据是否出现异常。为防止实验过程中，蓝牙意外中断而导致实验数据的??失真，界面上显示有蓝牙与手机以及传感器的连接状态，并在蓝牙发生中断时发出??提示。为便于对采集的数据进行标注，实验开始前，可填写采样率与实验人员姓名??等基本信息。在指定实验员做出指定动作前，先选择该动作对应的标签项以及相应??的运动类型，不同的标签下，可选的运动类型不同。如在日常行为标签下有行走、??坐下、上下楼梯等动作类型，在摔倒行为标签下，有前向摔倒、行走绊倒、滑倒等??动作类型。每组动作的数据采集通过下方的开始采样与结束采样进行控制。屏幕下??方计时器用于显示当前动作数据采集时长。每组动作采样结束后

我们使用Ｆｌａｓｋ在个人电脑上搭建了一个上传服务器，其主要功能是接受从手机??端上传的数据文件。实验阶段，我们没有申请公网ＩＰ，仅通过局域网方式测试该功??能。图２－４为服务器终端界面，ＩＰ地址设为本地ＩＰ，服务器端口设置为５０００，手机??通过内网ＩＰ及端口访问服务器并上传文件。当服务器接受到上传文件，将文件保存??至指定目录并执行摔倒检测程序，从而对该数据进行摔倒检测。测试结果实时输出??到终端界面。当服务器端检测到用户发生摔倒，将发送摔倒警报信息至手机，从而??触发进一步的急救措施。??摔倒检测程序同样使用Ｐｙｔｈｏｎ语言编写，其中使用了机器学习工具ｓｋｌｅａｒｎ，??ｓｋｌｅａｒｎ是一个开源、高效的数据挖掘与数据分析的工具包，ｓｋｌｅａｒｎ中集成了多种基??础算法、测试方法、评价函数等函数，同时也可高度定制自己的测试算法、测试方??法以及评价函数，大大提高了测试与开发的效率。??１１??

【参考文献】：
期刊论文
[1]摔倒检测中的样本失衡问题研究[J]. 赵中堂,陈继光,马倩.  计算机工程与应用. 2017(23)
[2]飞思卡尔新的Xtrinsic六轴传感器丰富了移动设备的功能[J].   电子产品世界. 2012(08)

硕士论文
[1]基于加速度传感器的人体摔倒检测系统设计[D]. 何理.重庆大学 2016



本文编号：3561016