[发明专利]一种智能鞋跌倒检测系统及方法

权利要求书

1.一种智能鞋跌倒检测系统，其特征在于：包括鞋子、服务器端和监控端；

鞋子包括有检测鞋子是否处于穿戴状态的压力检测单元、检测鞋子瞬时速度的速度检测单元、检测鞋子倾斜角度的角度检测单元、根据检测数据对跌倒初步分析并将分析结果发送给服务器端的处理单元，压力检测单元、速度检测单元、角度检测单元分别与处理单元相连；

服务器端根据分析结果并结合用户病史、年龄信息综合判断用户是否跌并根据判断结果向监控端进行报警，服务器端分别与处理单元、监控端通过网络相连接，服务器包括对用户病史、年龄信息进行收集和存储的信息收集单元。

2.根据权利要求1所述的一种智能鞋跌倒检测系统，其特征是鞋子还包括检测用户位置及运动轨迹的GPS单元，所述GPS单元与处理单元相连接。

3.根据权利要求1或2或3所述的一种智能鞋跌倒检测系统，其特征是鞋子还包括有电池管理单元，电池管理单元与处理单元相连。

4.一种智能鞋跌倒检测方法，采用权利要求1-3任一项中的系统，其特征是包括以下步骤：

S1.监控端通过服务器端对鞋子进行绑定；

S2.检测当前鞋子使用状态；

S3.处理单元根据鞋子的速度、倾斜角度对用户跌倒情况进行初步分析；

S4.服务器端根据鞋子的初步分析并结合采集的用户病史、年龄对跌倒情况进行判断；

S5.判断跌倒情况下，向监控端发送报警信息，并发送用户位置信息。

5.根据权利要求4所述的一种智能鞋跌倒检测方法，其特征是步骤S1中一个或多个监控端通过服务器端与相应鞋子进行绑定，相应鞋子发送的初步分析在服务器端经过判断处理后根据绑定发送给对应的监控端。

6.根据权利要求4所述的一种智能鞋跌倒检测方法，其特征是步骤S2中鞋子使用状态检测过程包括：

S21.检测压力检测单元是否有压力；

S22.若无则判断鞋子处于未穿戴状态，不需要进行跌倒分析，结束检测；若有则判断鞋子处于穿戴状态，给予跌倒初步分析的基础分。

7.根据权利要求6所述的一种智能鞋跌倒检测方法，其特征是步骤S3中对用户跌倒情况进行初步分析过程包括：

S31.建立跌倒初步分析的分析模型K＝J+X+Y，其中K为跌倒初步分析分数，J＝10为基础分，X为速度分，Y为角度分；

S32.处理单元根据速度检测单元测得的鞋子瞬时速度，判断鞋子是否处于静止状态，若否进入下步骤，若是对X进行赋值，X值为根据检测到的运动速度反向得出；

S33.同时根据角度检测单元获得的实时电压值算出鞋子倾斜角度d，判断鞋子与水平面之间的夹角D＝|0-d|是否大于等于倾斜阈值，若否进入下步骤，若是判断用户可能跌到，对Y进行赋值，Y值为鞋子的倾斜角度；

S34.对K进行计算，若K<50，则不向服务器端发送跌倒信息，若50<K<70，则向服务器端发送疑似跌倒信息，若K>70，则向服务器端发送跌倒信息。

8.根据权利要求7所述的一种智能鞋跌倒检测方法，其特征是步骤S4中对跌倒情况进行判断的过程包括：

S41.服务器端分析处理单元发送的初步分析信息，若收到跌倒信息，则向监控端发送报警信息；若收到疑似跌倒信息则进入下步骤；

S42.收集用户病史和年龄信息，建立跌倒分析模型T＝K+Z+G，其中T为跌倒判断分数，Z病史分数，G为年龄分数；

S43.根据病史数据，计算病史分数Z＝a*T₁+b*T₂+c*T₃，其中a为脑病分数，b为腿部疾病分数，c为身高分数，(这里a、b、c的分数具体是怎么得出的，如a根据脑病情况怎么换成分数)T₁为脑病权重比例，T₂为腿部疾病权重比例，T₃为身高权重比例；

S44.根据年龄，计算年龄分数G＝g*V，其中g为用户年龄，V为年龄比例，若g<65，V＝10％，若65≤g≤75，V＝35％，若g>75，V＝55％；

S45.计算T，若T<70，不需要向监控端发送跌倒信息，若70<T<85，向监控端发送疑似跌倒信息，若T>85，相监控端发送跌倒信息。