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。     

基于人体传感和Android技术的运动监测系统设计与实现

为了避免运动过程中和比赛中运动姿态不正确以及运动过量对身体造成的伤害,提出了基于人体传感和Android技术的运动监测系统的设计,在运动过程中对人体运动参数和运动姿态实时监测,通过Android平台实现卡路里消耗计算和运动姿态建模评估,以避免出现运动损伤和体能透支现象。监测系统以MSP430单片机为控制核心,采用MPU6050三轴加速度传感器实时测量人体三轴加速度,利用Android平台计算加速度、速度、里程等运动参数、运动中消耗的卡路里能量,以及人体运动轨迹跟踪、定位;并通过人体运动模型识别算法评估人体运动姿态,实现危险动作预判。实验证明系统能够实现实时运动监测、运动跟踪定位,保护运动者的身体健康。     

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.     

基于多传感器数据融合的人体运动模式识别研究

针对单一传感器在人体运动姿态监测中误差较大的问题,提出了一种基于加速度传感器和陀螺仪数据融合的人体运动模式识别方法;该方法使用陀螺仪输出的人体运动信息对加速度传感器采集到的姿态角信息进行修正,采用卡尔曼滤波算法实现多传感器信息的融合,有效提高了姿态角度测量的准确度;根据人体日常的活动状态构建了基于人体姿态角度特征的隐马尔可夫模型实现人体运动模式的识别;实验表明,该方法比采用单一传感器方法识别的准确率高,可以有效区分不同的日常活动行为。     

基于加速度传感器的人体前臂动作特征提取

针对人体前臂运动识别困难,识别率低的问题,且为了有效并快速提取人体上肢前臂的运动特征,设计了一种基于加速度传感器的人体前臂动作识别数据采集系统.首先利用加速度传感器来获取的加速度原始数据矩阵,然后通过互补滤波器对加速度原始数据矩阵进行滤波处理并消除重力场作用来获取运动特征矩阵.此系统实现了简单有效的加速度运动特征数据的拾取,为后续的人体前臂运动模式的识别提供了可靠的数据基础.     

面向非稳态场景的生命体征监测优化方法

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态（如静止）时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信号的干扰,使得该技术在非稳态场景中的应用受到限制.提出一种基于人体运动状态识别的非稳态场景体征监测方法,以best-effort方式实现了存在大幅度肢体动作的场景中对体征信息的监测,并且能够识别对应的动作类型.首先,根据运动特征计算出带有距离-主导速度信息的特征频谱图.其次,使用一种滑动窗口采样方法以采集连续样本.随后训练ResNet-18网络来识别运动状态以及分类运动类型.最后,基于运动状态分类结果,在运动间歇期提取信号的相位信息,采用变分模态分解算法进行呼吸速率和心率的提取.实验结果表明,训练后的网络可以精确地识别运动状态和运动类型,识别准确率接近97%,识别延迟小于1.1 s.对呼吸和心率的监测结果的平均绝对误差（MAD）下降到1.7 bpm和3.4 bpm.     

机器学习辅助IMU人体跌倒状态识别

针对单一传感器在人体运动状态监测中误差较大的问题,本文采用了高精度的陀螺加速度计 MPU6050模块.该模块使用陀螺仪输出的人体运动信息对加速度传感器采集到的姿态角信息进行修正,提高测量精度.采用机器学习的方法对样本数据进行分析,获得分类阈值.当人体由静止到跑步或由站立到坐下等状态转移时,加速度也会突然增大,有可能达到跌倒时的阈值.当采集的加速度信息的特征值大于阈值时,通过分析其产生峰值时的加速度值和该时刻及之后的角度变化,来确定是否发生跌倒事件.     

运动状态下的智能远程心电监测预警系统设计

基于单导联方式设计了一款具有运动状态识别、心电分级预警、远程无线传输等功能于一体的新型心电监测系统.本设计通过基于STM32 F103芯片的心电监测终端,将人体表面采集到的微弱心电信号进行滤波和放大处理,并结合加速度传感器实时获取人体的运动信息.将采集到的心电信号进行分析处理,有针对性地提出建议和警示,达到提前预警及紧急救助的目的.实验结果表明,采集的心电波形具有良好的医学参考价值,可为未来心血管疾病的远程智能医疗提供一定的技术支持.     

基于手机加速度器和螺旋仪的室内运动状态分类

实现了使用安卓手机内置的传感器-加速度器和螺旋仪对使用者的运动数据进行收集,并进行特征选择,通过机器学习的算法进行室内运动状态的分类.分类的运动状态有静止、走路、坐下、上楼、下楼、电梯上行、电梯下行、摔倒、帕金森抖动.使用了监督式学习算法:决策树、随机森林、支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯、KNN、逻辑回归等算法,并且进行分类效果对比.实验结果表明,加速度器和螺旋仪一起收集数据比只用单个最后分类精度要高.对加速度器和螺旋仪收集数据进行特征选择完后的原始数据,决策树算法得到了97.54％的分类精确率.而原始数据取完中位数后精度下降了.根据用户的运动状态,制定规则进行奖励和惩罚.     

基于SVM的人体运动状态检测

针对人体运动状态监测中出现的设备要求苛刻、预测精准确较低等问题,采用了一种基于支持向量机(SVM)的人体运动状态检测方法。该方法通过移动终端设备中的传感器获取人体运动数据,并利用SVM对“小数据集”进行运动状态建模和预测,最终实现了低设备要求、高准确度的人体运动状态检测,并通过实验验证了其有效性。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

煤矿多功能物联网读写器的设计

介绍了物联网的概念和结构组成,分析了物联网在煤矿中的具体应用,详细介绍了一种具有煤矿特色的多功能物联网读写器的设计与实现。该读写器应用在物联网的感知层,能够进行物体识别和各类物理信号与环境参数的传送,为煤矿应用物联网提供了一个很好的感知层解决方案。     

机械臂绝对定位精度测量

提出了用激光跟踪仪标定机械臂的D-H参数、测量机械臂绝对位姿以及对机械臂的绝对定位精度进行分析的方法;用激光跟踪仪测量机械臂各个关节单独运动时得到的一系列离散点,就可确定机械臂各个关节的轴线,由此建立机械臂的D-H坐标系,并对D-H参数进行标定;然后,给出了由6D激光头位姿确定机械臂末端位姿的方法;最后,推出了由测量位姿值与命令位姿值相比较,得到机械臂绝对定位的位置和姿态偏差的方法;这些方法可以有效、迅速地完成对机械臂绝对定位精度的测量.     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -