基于三轴加速度传感器的老年人摔倒检测系统

为解决老年人摔倒检测中的检测精度和检测设备功耗高的难题,设计了基于三轴加速度传感器的老年人摔倒检测系统.采用MEMS三轴加速度传感器和低功耗单片机完成人体三轴加速度数据的采集和处理,以满足低功耗要求;并建立基于三轴加速度信息的摔倒检测阈值点判断算法,并对关键参数进行确定,以提高检测算法精度.通过仿真老年人日常行为动作和多种摔倒行为,获取到全面有效实验数据,采用阈值点摔倒检测算法进行验证.摔倒准确率为93.96％,说明系统可以有效地对老年人摔倒行为作出检测,实现低功耗长时间工作.     

基于MEMS三轴加速度传感器的摔倒检测

摔倒作为人体活动的一部分,是影响人体健康的一大因素,尤其对病人和老年人而言,摔倒检测至关重要。基于MEMS三轴加速度传感器采集的人体活动加速度信号,提出了一种基于固定阈值的信号幅度向量滑动平均法SVMSA。该方法根据人体活动时的加速度信号特征,利用预先设定的阈值对加速度信号幅度向量SVM的滑动平均SVMSA进行判决,同时使用差分信号幅度域DSMA区分快速跑步等剧烈运动,准确实现了人体的摔倒检测。主要优势在于分析并区别了人体快速跑步等剧烈运动对摔倒检测的影响。通过对8位实验者的测试,该算法实现了94.4%的精确度。实验表明该算法能够较为准确地实现人体的摔倒检测。     

基于穿戴式平台的老人摔倒监测系统设计

针对老年人跌倒伤害预防问题,基于人体躯域网络可穿戴检测平台,设计了一种人体摔倒生理状态检测系统.系统主要包括摔倒状态检测模块,人体生理状态检测模块,GPS定位模块以及远程监护模块等.当老年人摔倒发生时,摔倒状态检测模块通过三轴加速度传感器检测,确认摔倒后立刻与远程监护平台通信,告知监护人,并通过穿戴式生理状态检测模块实时监测其心率信息,利用GPS定位,通过无线通信的方式将摔倒位置以及生理信息实时反馈给监护人.实验结果表明:该系统可以有效监测老人摔倒状态和生理状态,对及时救助有很大的帮助,具有良好的社会意义.     

基于多传感器融合的摔倒检测算法的研究

针对传统摔倒检测算法中误报和漏报率高的不足,提出一种基于多传感器融合的摔倒检测算法;该算法分别以人体的加速度和姿态角值为判定依据;首先,采用三轴加速度传感器和电子罗盘对上述两种数据进行采集,并通过无线模块发送至PC机;之后对采集数据进行分析和处理,进而根据阈值进行异常姿态检测;最终,综合加速度和姿态角的分析结果给出准确的检测结论;实验结果表明,该算法检测的准确率达99.2％、与传统检测算法相比具有更强的稳定性与可靠性.     

老年人跌倒警报器的研究

随着人口老龄化趋势的加剧,老年人的家庭护理需求日益增多。当老年人发生意外跌倒而没有及时救助,会产生很严重的后果。本文设计了基于ADXL343三轴加速度传感器、51单片机和蓝牙无线通信模块的摔倒检测器。利用三轴加速度传感器采集人体的三维加速度值,单片机进行分析计算,结果经蓝牙通讯模块送入上位机或手机。当探测到有跌倒发生时,手机或上位机发出报警信号,及时通知子女或指定人员如医院等。通过分析加速度传感器数据、编写软件算法判断人体姿态;在老人摔倒后正常报警;分析可能产生的误报现象、判断此次报警是否为异常报警,设置加速度阈值减少误判可能。设置防误报按键,当老人运动幅度过大而使检测器误报警可人为取消报警。     

基于三轴加速度传感器和电子罗盘的人体摔倒监测系统

设计了一种具有远程监控功能的人体摔倒监测系统,为实现系统的小体积和低功耗,系统硬件主要由MSP430F149单片机、三轴加速度传感器、电子罗盘和无线通信模块组成,由MMA8453Q采集人体运动过程中的三轴加速度数据、CPS320T模块采集人体运动状态参数、无线模块nRF24L01实现系统与工作站间的数据通信.分析了系统的主要硬件模块的接口电路设计方法,并给出了基于硬件的摔倒监测算法.实验结果表明,本系统摔倒监测准确率达98.8％,功耗低,具有很强的实用性.     

基于物联网的养老院管理系统设计与实现

介绍基于物联网的养老院管理系统的各项功能,重点叙述RFID人员定位原理、摔倒检测原理和健康监测等传感器原理和实现。通过在RFID标签中录入老人的身份编号等信息,当老人携带标签路过某一布置了读卡器的路段时,系统便能确定该老人位置。运用重力加速传感器,采集加速度变化波形作为摔倒检测的依据。     

基于高斯模糊的摔倒自检测算法设计与应用

随着智能设备的普及,如何快速准确地检测、识别人体摔倒已逐渐成为研究的热点。然而现阶段对摔倒动作识别与检测仍然存在很多问题。为此,以智能设备的传感器系统采集的三轴加速度与角加速度为基础,结合经过高斯过滤后形成人体活动的信号幅度向量和陀螺仪信号幅度向量特征曲线与摔倒检测的模糊隶属函数特征模型,提出一种基于模糊的摔倒自检测算法。算法重点针对急速跑动、上下楼梯、手机平抛和自由落体等摔倒检测中的干扰动作进行了分析与区分,经过实验测试表明该算法有较快的反馈速度、较好的区分度以及较低的误判率。     

老年人运动状态监测和跌倒报警系统

体育锻炼是促进老年人健康长寿的有效手段之一。为了对老年人的运动状态进行实时监测,掌握运动状态参数,并能够对老年人不慎意外踏空或者某种疾病突发导致的跌倒及时报警,设计一种能够实时监测老年人跌倒动作发生并发送定位及报警信息给远程接收端的便携式监测系统。系统采用腰部三轴加速度传感器实时采集人体运动姿态数据;使用嵌入式处理器和无线网络实现数据处理、无线传输和远程报警;通过三级阈值的人体跌倒检测算法,实现人体跌倒姿态变化的加速度特征提取,对人体运动状态进行分级,预测严重的跌倒行为。实验结果表明：该系统具有性能稳定、正确率高和轻巧方便等特点,非常适合老年人穿戴使用,可保障老年人运动安全,应用前景广阔。     

基于 Arduino Uno 平台的跌倒检测报警系统设计

利用基于 ATmega328P 单片机的 Arduino Uno 硬件平台、三轴加速度传感器 ADXL345和集成 GPS 导航技术的四频 GSM/GPRS 模块 SIM908,设计一种老年人跌倒检测报警系统。传感器采集的人体三轴加速度值通过 I2 C 总线传输到单片机进行处理,通过提取人体跌倒过程的特征值设计跌倒检测算法。检测出跌倒发生后,将跌倒位置通过短信发送出去进行报警。