[发明专利]基于多模特征分析的老人摔倒实时监测方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于多模特征分析的老人摔倒实时监测方法及系统，其运用运动物体图像特征参数、人声音频特征参数、运动加速度信号、角速度信号和心率信号对老人摔倒情况进行实时的监测和预警，提高了所提取信息的可靠性和有效性，有助于对于老人摔倒情况做出准确判决；并且多模态的特征参数之间各有所长、相互补足，在其中的某些特征参数因设备故障、老人未佩戴可穿戴设备等特殊原因而出现缺失时，依然能够通过剩余的特征参数来完成老人摔倒情况的识别和监测，从而克服了基于单一模态参数进行老人摔倒监测容易导致监测准确率不佳、监测效果容易受到使用环境影响的缺陷，大大提高了老人摔倒实时监测的实用性和适应性。

主权项

基于多模特征分析的老人摔倒实时监测方法，其特征在于，实时获取被监测老人所在环境区域内的视频图像数据和音频数据，并通过可穿戴设备同步地实时采集被监测老人的运动加速度信号、角速度信号和心率信号，实时地从视频图像数据中提取出运动物体图像特征参数，且实时地从音频数据中提取出人声音频特征参数，并连同实时采集到的被监测老人的运动加速度信号、角速度信号和心率信号共同作为老人摔倒监测识别特征，输入至预测识别分类器，通过预测识别分类器进行实时的分类识别，综合判断当前的运动物体图像特征参数、人声音频特征参数、运动加速度信号、角速度信号和心率信号是否满足老人摔倒情况时所对应的老人摔倒监测识别特征，若满足，则对外发送老人摔倒报警信息。