[发明专利]一种结合生理参数监测的人体摔倒预警和检测方法

权利要求书

1.一种结合生理参数监测的人体摔倒预警和检测方法，其特征在于：构建一种结合人体生理特征和运动特征的摔倒预警和检测模型，人体的运动特征包括加速度和肢体瞬时角度特征，生理特征包括脉率、血氧饱和度和脉搏信号强度；具体操作步骤如下：

1）数据采集和摔倒预警：通过搭建同步数据采集系统，采集人体的生理参数和运动数据，得到原始样本集合                                                ；通过对人体生理参数的监测和分析，建立易摔倒模型，判断人体是否处于易摔倒状态，从而通过预警避免或者减少摔倒的发生，得到包含活动类型信息的原始数据样本；

2）特征提取：从步骤1）得到的生理数据中提取出脉率变化特征，从运动数据中提取出腰部髋骨位置点的加速度特征——加速度、竖直加速度最大值、竖直方向加速度最小值，以及肢体瞬时角度特征——躯干与大腿形成的夹角和大腿与小腿形成的夹角；然后，将这些特征集合在一起，组成特征向量，并对向量中的每个特征进行缩放，从而得到包含类别标签的训练集；

3）样本训练：利用交叉验证得到的最优的训练参数C和γ，对训练集中的样本进行训练，得到分类预侧模型，从而用于区分摔倒和类似摔倒的活动；

4）样本预测：将新采集的数据进行特征提取和缩放后，得到未知类型的新的样本，然后采用步骤3）得到的分类预侧模型来预测此未知样本的类型；如果检测到摔倒发生，则把摔倒发生时得到的样本数据进行缩放后，加入到训练数据集中，用于训练出新的模型，从而使这种方法具有一定的自学习的能力。

2.根据权利要求1所述的一种结合生理参数监测的人体摔倒预警和检测方法，其特征在于：所述步骤1）建立易摔倒模型是：首先，结合内置蓝牙芯片的血氧仪进行生理参数采集；然后将采集的数据以蓝牙方式传输到手机或平板可移动设备，并实现生理参数的显示以及波形图的绘制；通过对生理参数的实时监测与分析，建立易摔倒模型；判断人体是否处于易摔倒状态，从而可通过预警减少或者避免摔倒的发生。

3.根据权利要求2所述的一种结合生理参数监测的人体摔倒预警和检测方法，其特征在于：所述生理参数采集是：结合运动捕捉系统和可移动生理参数监测平台，搭建了人体生理参数和运动数据同步采集平台，能够实时、同步地采集人体的生理参数——血氧饱和度、脉率、脉搏信号强度等，以及运动数据——腰部髋骨位置的加速度和躯干瞬时角度；结合生理参数和运动数据判断人体的状态，从而实现根据人体状态采取相应的救助措施。