[發明專利]人體摔倒檢測模型建立方法及模型系統

在審

• 申請號: 201310469706.8
• 申請日: 2013-09-30
• 公開（公告）號: CN103577836A
• 公開（公告）日: 2014-02-12
• 發明（設計）人: 吳家寶;楊松
• 申請（專利權）人: 吳家寶;楊松
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及到人體摔倒檢測技術，特別是涉及到一種人體摔倒檢測模型建立方法及模型系統。

背景技術

根據世界疾病控制和預防組織統計，世界上超過65歲的老人，每年有三分之一會摔倒，其中有一半為再摔倒。一次性摔倒中近10％會引起嚴重傷害和疾病，造成巨大的醫療負擔和健康傷害。2014年中國老年人口將超過2億，2025年達到3億，2042年老年人口比例將超過30％。老人摔倒已經成為當前一個重大的醫療問題和社會問題，減少老年人摔倒帶來的傷害已經成為國內外新的研究熱點減輕醫療保障系統和老人子女的醫療負擔；尤其對于子女在外獨居，或者經常外出走動的老人，具有較為重要的應用價值。

目前國已經有一些摔倒檢測裝置，大多都是基于一個特殊設備，老人需要額外穿戴在身上，非常不方便。相關的一些檢測方法由于信息處理方法、設備等限制，或者沒有充分考慮到人體運動行為等原因，使得誤判率較高。

發明內容

本發明的主要目的為提供一種人體摔倒檢測模型建立方法，可提升摔倒判斷的準確性。

本發明提出一種人體摔倒檢測模型建立方法，包括：

采集一個及以上個人體摔倒樣本中人體摔倒過程中的速度信息；所述速度信息包括合力加速度、速度以及時間；

分析所述速度信息的特征，計算并提取低加速度閾值a₀、固定時間內的合力加速度序列I₀、高加速度閾值a₁、曲線面積閾值△S以及低加速度時間閾值△T，建立摔倒檢測機制。

優選地，所述分析所述速度信息的特征，計算并提取低加速度閾值a₀、固定時間內的合力加速度序列I₀、曲線面積閾值△S以及低加速度時間閾值△T還包括：

將計算并提取的低加速度閾值a₀、固定時間內的合力加速度序列I₀、高加速度閾值a₁、曲線面積閾值△S以及低加速度時間閾值△T與樣本對應的人體狀態信息關聯；所述人體狀態信息包括身高、體重和/或運動狀態。

優選地，所述建立摔倒檢測機制的步驟之后，還包括：

接收人體狀態信息的設定，根據設定的人體狀態信息調整a₀、△S和/或△T。

優選地，所述方法之后，還包括：

將自身所檢測的人體摔倒樣本納入摔倒檢測機制中，并將樣本的速度信息與人體狀態信息關聯。

本發明還提出一種人體摔倒檢測模型系統，包括：

樣本收集模塊，用于采集一個及以上個人體摔倒樣本中人體摔倒過程中的速度信息；所述速度信息包括合力加速度、速度以及時間；

分析提取模塊，用于分析所述速度信息的特征，計算并提取低加速度閾值a₀、固定時間內的合力加速度序列I₀、高加速度閾值a₁、曲線面積閾值△S以及低加速度時間閾值△T，建立摔倒檢測機制。

優選地，所述分析提取模塊還用于：

將計算并提取的低加速度閾值a₀、固定時間內的合力加速度序列I₀、高加速度閾值a₁、曲線面積閾值△S以及低加速度時間閾值△T與樣本對應的人體狀態信息關聯；所述人體狀態信息包括身高、體重和/或運動狀態。

優選地，所述系統還包括：

設置接收模塊，用于接收人體狀態信息的設定，根據設定的人體狀態信息調整a₀、△S和/或△T。

優選地，所述系統還包括：

自學習模塊，用于將自身所檢測的人體摔倒樣本納入摔倒檢測機制中，并將樣本的速度信息與人體狀態信息關聯。

本發明可以基于智能手機等具有加速度檢測及通訊功能的設備，是基于人體安全運動狀態與摔倒時運動學和動力學特性的不同，只要用戶隨身攜帶裝有應用人體摔倒檢測的智能手機，應用將自動采集和分析人體動力學信息，判斷人體是否摔倒，并使用手機通訊優勢進行短信、電話等報警通知。相對于其他需要額外購買和配備的摔倒檢測裝備來說，使用范圍廣，價格便宜，攜帶方便，所以相對實用性較高；關鍵是充分考慮到了人體的運動行為特點，提高檢出率，減少誤判率。

附圖說明

圖1是本發明人體摔倒檢測的方法一實施例的步驟流程示意圖；

圖2是本發明人體摔倒檢測模型建立方法一實施例的步驟流程示意圖；