[发明专利]融合轨迹数据与传感器姿态的室内跌倒检测系统及方法

说明书

本发明公开了一种融合轨迹数据与传感器姿态的室内跌倒检测系统及方法，便携式信息采集设备通过MPU6050传感器获得三轴加速度和角速度数据，利用高精度室内蓝牙定位得到老人的实时位置信息，并发送到跌倒检测终端。云服务平台建有跌倒检测样本数据库，用于SVM模型的训练。另外，云服务平台存储老人室内活动历史轨迹数据，对其建模得到老人的语义轨迹模型，挖掘老人的行为模式。云平台做密度计算，并以热力图的方式做可视化展示。跌倒检测终端将原始数据经位置计算与姿态解算后，通过SVM跌倒检测模块进行跌倒检测判断，当老人发生跌倒时将跌倒报警信息发送至紧急联系人，以便老人在室内发生意外跌倒时提供紧急救助。

技术领域

本发明属于电子信息技术领域，涉及一种室内跌倒检测系统及方法，具体涉及一种融合轨迹数据与传感器姿态的用户室内跌倒检测系统及方法，可以用于老人跌倒检测及报警。

背景技术

中国老年人口绝对数世界第一，并在1999年10月进入了老龄化社会，独居老人逐渐增多，空巢现象也越来越明显。面对人口老龄化以及老人独居的现状，如何让老年人保持较高的生活质量，延长独立生活的时限，已得到全世界的关注。在发达国家，已证明跌倒是威胁老人生命和健康的重要原因。据国内1项调查，意外跌倒居老年人意外伤害死因的第2位，是威胁老年人生命的主要危险因素之一。据上海市长宁区调查，社区60岁及以上老人1年跌倒发生率为20.7％，跌倒的老人中有18.5％的老用户在1年内多次跌倒。因此，一种准确的跌倒检测技术，对我国老龄化社会具有很大的意义。

现有跌倒检测技术主要可分为三类：基于视频图像的跌倒检测技术、基于可穿戴式设备的跌倒检测技术以及基于环境式传感器的跌倒检测技术。基于视频图像的跌倒检测技术无需穿戴，但是计算量大，成本较高，只能在一定区域内进行检测，且容易暴露用户的个人隐私。基于可穿戴式设备的跌倒检测技术存在误报率高的问题。并且，当老人沐浴、睡眠时，可能会摘掉装置从而导致该设备在跌倒发生时失效。基于环境式传感器的跌倒检测技术将装置固定在室内，但相较于可穿戴式的跌倒检测技术，使用成本更高，误报率较高。

发明内容

为克服传统跌倒检测技术的不足，本发明的目的是提供一种融合轨迹数据与传感器姿态的老人室内跌倒检测系统及方法，便携式信息采集设备通过MPU6050传感器获得三轴加速度和角速度数据，利用高精度室内蓝牙定位得到老人的实时位置信息，并发送到跌倒检测终端。云服务平台建有跌倒检测样本数据库，用于SVM模型的训练。另外，云服务平台存储老人室内活动历史轨迹数据，对其建模得到老人的语义轨迹模型，挖掘老人的行为模式。云平台做密度计算，并以热力图的方式做可视化展示。跌倒检测终端将原始数据经位置计算与姿态解算后，通过SVM跌倒检测模块进行跌倒检测判断，当老人发生跌倒时将跌倒报警信息发送至紧急联系人，以便老年人在室内发生意外跌倒时提供紧急救助。

本发明的系统所采用的技术方案是：融合轨迹数据与传感器姿态的室内跌倒检测系统，其特征在于：包括信息采集设备、跌倒检测终端和云服务平台；

所述信息采集设备设置在用户身上，所述跌倒检测终端设置在室内；所述信息采集设备通过蓝牙模块与所述跌倒检测终端相连接，所述跌倒检测终端通过网络与所述云服务平台相连接。

本发明的方法所次用的技术方案是：融合轨迹数据与传感器姿态的室内跌倒检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将用户按年龄段和标准体重BMI范围分为3类，对日常活动行为和跌倒行为做划分，采集每一个采集对象的日常活动行为原始数据和跌倒行为原始数据，获得原始数据集；

步骤2：利用中值滤波和均值滤波处理三轴加速度和角速度数据；