[發明專利]一種基于熱釋電紅外的跌倒檢測系統

無效

• 申請號: 201110202549.5
• 申請日: 2011-07-19
• 公開（公告）號: CN102289911A
• 公開（公告）日: 2011-12-21
• 發明（設計）人: 劉海亮;楊艾琳
• 申請（專利權）人: 中山大學深圳研究院
• 主分類號: G08B21/04
• 分類號: G08B21/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及數字家庭技術領域，具體涉及一種基于熱釋電紅外的跌倒檢測系統。?

背景技術

行為識別作為一種可遠程識別的生物認證技術，有廣泛的應用背景。跌倒是典型行為(行走、坐、臥、跌倒等)中的一種，是對人們的生產生活影響相對較大的一種行為。而跌倒檢測作為行為識別的一個方面，廣泛應用于家庭、醫院、辦公室或工業環境等各種重要場所的安全監控系統中。跌倒檢測技術在某些應用場合十分重要。比如，跌倒檢測作為健康輔助技術的一個重要組成部分，對于在家獨自生活的老人或醫院病人，它可將緊急跌倒事件及時通知照顧者，確保跌倒者將得到緊急援助或治療。這對于提高他們的生活質量或減輕他們跌倒受傷的程度有重要作用。?

當前，在被動式熱釋電紅外無線傳感器網絡中，人們對熱釋電紅外監控區域進行了分割編碼，在此基礎上對人體進行目標檢測、目標分類、目標定向、目標跟蹤等方面的研究取得了一定的成果。目前的跌倒檢測方法有各自的缺點，基于穿戴式設備的跌倒檢測方法具有強制性，要求使用者必須攜帶穿戴式設備，給使用者帶來不便；基于視覺設備的跌倒檢測方法會涉及到使用者的隱私，在黑暗環境下不能工作，且設備價格相對較高，計算量大；基于周圍環境設備的跌倒檢測方法都必須使用壓力或者振動傳感器來測量使用者的位置，才能對跌倒作出檢測。?

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種基于熱釋電紅外的跌倒檢測系統，能夠提高檢測的靈敏度，并更方便用戶的使用。?

為了實現發明目的，本發明采用的技術方案如下：?

本發明提供一種基于熱釋電紅外的跌倒檢測系統：?

包括數據采集模塊，模數轉換模塊，濾波及去除噪聲模塊，數據處理模塊，報警模塊；?

所述數據采集模塊包括兩個熱釋電紅外傳感器，用于采集信號；?

模數轉換模塊，用于把由熱釋電紅外采集到的模擬信號轉換成數字信號；?

濾波及去除噪聲模塊，用于去除各種干擾的影響，減少噪聲帶來的負面影響；?

數據處理模塊，用于進行檢測分析，對跌倒檢測采用隱馬爾可夫模型HMM模式匹配，得到檢測結果，并發出警報。?

可選的，兩個熱釋電紅外傳感器中，傳感器2監測人體目標的上半身，傳感器1監測人體目標的下半身，兩傳感器監測區域的側視角A都為52.5°，H為傳感器節點離地面的垂直距離，D為人體目標離傳感器節點的水平距離。?

可選的，兩個熱釋電紅外傳感器中，傳感器2監測人體目標的上半身，傳感器1監測人體目標的下半身，兩傳感器監測區域的側視角A都為52.5°，H為傳感器節點離地面的垂直距離，D為人體目標離傳感器節點的水平距離。?

可選的，進行檢測分析時，利用HMM進行跌倒檢測主要分為兩個階段：HMM訓練階段和HMM識別階段；?

在訓練階段，對傳感器節點采集到的人體目標行走數據和人體目標跌倒數據進行處理，分別得到多個行走序列和多個跌倒序列，然后通過HMM基本算法中的Baum-welch算法為行走建立HMM行走模型，為跌倒建立HMM跌倒模型，將HMM行走模型和HMM跌倒模型的參數保存，建立包含兩個行為模型的模型庫；?

在識別階段，對通過相同的信號處理后得到的未知行為序列，使用HMM基本算法中的前向-后向算法或Viterbi算法，計算出未知行為序列在模型庫中的每個模型參數條件下的輸出概率，比較各概率的大小，作出未知行為序列屬于哪個模型的判斷，將行為的識別結果輸出。?

上述技術方案可以看出，本發明具有以下有益效果：?

1)相比基于穿戴式設備的跌倒檢測方法，要求使用者必須攜帶穿戴式設備，本發明不會給使用者帶來不便。?

2)相比基于視覺設備的跌倒檢測方法會涉及到使用者的隱私，在黑暗環?境下不能工作，本發明不會涉及使用者隱私，并能在黑暗環境下工作。?

3)設備價格相對便宜，熱釋電紅外采集相比監控攝像頭價格便宜很多。?

4)跌倒檢測十分準確，靈敏度很高。?

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其它的附圖。?

圖1是本發明的系統示意圖；?

圖2是本發明的功能模塊圖；?

圖3是本發明的數據采集模塊的示意圖；?

圖4是本發明的跌倒檢測模型的基本框架圖；?