基于多传感器融合的摔倒监测研究与设计

发布时间：2017-06-02 16:29

  本文关键词：基于多传感器融合的摔倒监测研究与设计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：我国已经进入人口老龄化社会,社会经济迅速发展导致了大量的留守在家的空巢老人,又因为改革开放前的独生子女政策,养老问题也成为了社会热点,加之社会出现的老年人摔倒扶不扶的社会风气,对于独自生活的老年人健康安全提出了越来也大的挑战,使得老年人在摔倒后不能及时治疗而错过救治的最佳时间。所以,当老年人特别是空巢老人在生活中摔倒时被及时发现老年人摔倒并让家人知道地理位置非常重要。在老年人的日常监护中,在老年人的摔倒中因血压等慢性疾病引起的缓慢性(有意识性)摔倒占了23%,所以心率血压也是评估老年人身体健康状态的一项重要的生理指标。本文拟在究了一种监测老年人摔倒的监测系统。通过多传感器融合,采集人体姿态并通过姿态阈值决策生理参数的采集,提取这些参数的特征值,实现高准确率的实时摔倒检测系统,完成了老年人摔倒的监测系统设计方案。摔倒监测系统的具体实现是由硬件平台设计,算法与程序控制部分,硬件平台设计由硬件电路和软件算法两部分完成。在硬件方面设计了传感器模块设计、信号处理电路和数据采集系统。其中ARM微处理器是整个硬件电路的核心,其主要功能包括:多传感器的数据采集、远程数据传输、地理位置定位、程序控制等。算法与程序控制包括多传感器融合算法和微处理器程序控制,多传感器融合算法包括:人体摔倒原因分析,人体摔倒通知分析与提取,多传感器融合模型的建立,建立本在多传感器融合模型下的摔倒检测算法;软件系统基于Android系统应用开发,主要提高远程监测功能,当老年人摔倒后通过远程通信,在家人手机警示,并得到摔到老年人的地理位置。老年人在家时还可通过视频查看老年人是否摔倒。经实验验证,本文提出的基于多传感器融合的摔倒监测系统提高快速摔倒判别的准确率,针对不同人体做了阈值处理,并研究分析了缓慢性摔倒,提出了一种缓慢性摔倒的识别模型,并仿真验证了缓慢性摔倒。
【关键词】：多传感器 摔倒监测 缓慢摔倒
【学位授予单位】：重庆理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212;TP274
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 课题的背景及意义8-9
• 1.2 摔倒监测技术研究现状9-11
• 1.3 多传感器检测的现状及发展趋势11-12
• 1.4 系统研究的主要内容12-14
• 2 人体摔倒状态分析14-20
• 2.1 人体摔倒14-15
• 2.2 人体摔倒分析与定义15-17
• 2.3 摔倒特征分析17-18
• 2.4 特征部位18-19
• 2.5 本章小结19-20
• 3 多传感器融合模型20-30
• 3.1 人体摔倒特征阈值20-23
• 3.2 缓慢摔倒特征阈值23-24
• 3.3 多传感器融合算法24-28
• 3.3.1 多传感器融合24-25
• 3.3.2 多传感器融合的分层与实现25-28
• 3.4 本章小结28-30
• 4 摔倒监测软硬件应用设计30-46
• 4.1 硬件电路设计30-38
• 4.1.1 电源电路模块31-33
• 4.1.2 数据采集模块电路33-38
• 4.2 软件设计38-45
• 4.2.1 软件设计需求38-39
• 4.2.2 软件设计方案39-44
• 4.2.3 后台服务器44-45
• 4.3 本章小结45-46
• 5 摔倒监测系统实验分析与验证46-58
• 5.1 快速摔倒实验46-49
• 5.2 慢摔倒监测中对特征值的处理49-54
• 5.3 缓慢性摔倒实验（缓慢性摔倒仿真）54-57
• 5.3.1 缓慢摔倒与蹲趟的区别56-57
• 5.4 监测结果与优化处理57
• 5.5 本章小结57-58
• 6 总结与展望58-60
• 致谢60-62
• 参考文献62-65
• 附录65-67
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果67

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本文编号：415883