[发明专利]人体防跌倒预警及干预方法和系统在审
申请号: | 201310298120.X | 申请日: | 2013-07-16 |
公开(公告)号: | CN103377541A | 公开(公告)日: | 2013-10-30 |
发明(设计)人: | 赵国如;李慧奇;张其;宁运琨;王永奉;李剑;毛立昱;王亚青;李梦华 | 申请(专利权)人: | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
主分类号: | G08B21/04 | 分类号: | G08B21/04 |
代理公司: | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人: | 宋鹰武 |
地址: | 518055 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 人体 跌倒 预警 干预 方法 系统 | ||
【技术领域】
本发明涉及人体跌倒检测和干预技术领域,特别是涉及一种人体防跌倒预警及干预方法和系统。
【背景技术】
跌倒是指突发的、不自主的、非故意的体位改变,例如倒在地上或更低的平面上。据统计,世界上每年都有大约424000例死亡与跌倒行为直接相关,跌倒是世界上造成意外伤害死亡的第二大原因(仅次于交通事故)。研究表明,在65岁以上的老年人中,每年有1次或多次跌倒经历的比例高达1/3,其中20-30%的老人在跌倒事件中会造成擦伤、髋部骨折、头部外伤等,并随着年龄的增加而增加。在美国,每年用于跌倒的医疗总费用超过200亿美元。我国目前有约1.3亿老年人,每年约有2000万老年人至少发生共计2500万次跌倒事故,直接医疗费用超过50亿元人民币。由此可见,跌倒成为了威胁老年人生命安全和增加社会负担的重要因素。
目前判断跌倒主要有以下3种方法:
(1)基于视频图像的分析:对象的实时运动由摄像头监测,其不足之处在于不能保证用户的隐私安全;
(2)基于声频信号的分析:跌倒事件由分析冲击导致振动的频率部分判断,但其安装比较复杂,资金投入也比较大;
(3)基于穿戴式的装置检测:考虑用户的隐私权和尽可能减少干扰用户生活方式,穿戴式的装置是最适合的。但穿戴式的跌倒检测/监测及报警装置一般都是基于惯性传感单元的。目前常见“跌倒报警器”的传感模块一般采用单一的三轴加速度计,测量精度和数据模态受限,或所采用的阈值算法不够优良,因此仅能实现人体跌倒后的报警功能而不能实现跌倒前的预警,而且在监测到人体有跌倒倾向时没有采取有效的干预措施。
上述现有技术存在如下缺陷:
(1)均未实现跌倒前的预警:目前常见的“跌倒报警器”,其传感模块一般采用单一的三轴加速度计,测量精度和数据模态受限,或所采用的阈值算法不够优良,因此仅能实现人体跌倒后的报警功能而不能实现跌倒前的预警,从而不太可能实现即时的防跌倒干预措施及实时防护;
(2)均未实现跌倒前的有效干预:如前所述,目前常见跌倒报警器既然不能实现准确预警,从而不太可能实现即时的防跌倒干预措施;
(3)跌倒准确性判断不理想:目前的跌倒判断装置大多主要是仅依靠加速度来判断跌倒事件的发生,但人体日程运动非常复杂,而跌倒又通常是一瞬间发生的意外行为(1-2秒),依靠较少或单一的人体运动姿态信息来预测跌倒的可靠性不高,当人体有跌倒倾向而未能及时判断出时,就起不到预警效果,当人体没有跌倒倾向而做出误判断时,必然给穿戴者带来不便。
鉴于此,克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。
【发明内容】
本发明要解决的技术问题是提供一种能够在人体跌倒前实现预警及干预功能的人体防跌倒预警及干预方法和系统。
本发明进一步要解决的技术问题是提供一种在人体跌倒过程中具有实时防护功能的人体防跌倒预警及干预方法和系统。
本发明更进一步要解决的技术问题是提供一种在人体跌倒后具有定位和远程报警功能,方便监护人及时救治的人体防跌倒预警及干预方法和系统。
本发明采用如下技术方案:
一种人体防跌倒预警及干预方法,包括以下步骤:
步骤S11:对被监测对象的身体姿态进行实时检测,采集所述被监测对象的身体姿态信息,获得检测数据;
步骤S12:将所述检测数据进行融合处理,获得处理后的信号数据;
步骤S13:将所述处理后的信号数据与一设定阈值进行比较,判断被监测对象是否有跌倒倾向,当被监测对象有跌倒倾向时,在被监测对象跌倒前发出预警信息;
步骤S14:防跌倒鞋工作,实施干预措施,进行跌倒预防。
进一步地,在所述步骤S14之后,还包括:
步骤S15:当所述步骤S14跌倒预防未成功,跌倒将要发生之前,穿戴式人体防护气囊工作,进行实时防护。
进一步地,在所述步骤S15之后,还包括:
步骤S16:跌倒发生之后,通过定位装置进行定位,将被监测对象跌倒处的位置信息发送到监控平台和/或监护人手机,进行远程报警。
进一步地,所述被监测对象的身体姿态信息包括被监测对象的三个轴向的加速度信息、三个轴向的角速度信息和三个轴向的身体倾角信息,所述检测数据为九轴惯性传感数据;
所述步骤S12包括:
通过卡尔曼滤波器,将所述三个轴向的加速度信息、三个轴向的角速度信息和三个轴向的身体倾角信息融合到一起,导出姿态角信号,所述姿态角信号为处理后的信号数据;
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