[發明專利]一種基于動態時間規整的人體跌倒識別方法

在審

• 申請號: 201710252272.4
• 申請日: 2017-04-18
• 公開（公告）號: CN107105092A
• 公開（公告）日: 2017-08-29
• 發明（設計）人: 徐文超;楊虹;楊艷琴;姜萌;寧曉爽;龐雨欣;劉彥博
• 申請（專利權）人: 華東師范大學
• 主分類號: H04M1/725
• 分類號: H04M1/725;G08B21/04;A61B5/11
• 代理公司: 上海藍迪專利商標事務所(普通合伙)31215
• 代理人: 徐筱梅,張翔

技術領域

本發明涉及人體行為識別，狀態分析與危險報警等領域，具體為一種基于動態時間規整(Dynamic Time Warping)的人體跌倒識別方法。

背景技術

根據國家統計局發布的公告，2014年中國60歲及以上的老年人人口占總人口比例的15.5％，且據世界衛生組織預測，到2050年，上述數字會達到35％，中國將成為世界上老齡化最嚴重的國家。而2012年全國疾病監測系統死因監測結果顯示：65歲及以上老年人跌倒死亡率為45.72/10萬。跌倒已成為65歲及以上老人傷害死亡的“頭號殺手”。通過科學的手段有效檢測跌倒事件的發生，通知監護人及時送其就醫，得到及時的治療。

目前，對于人體跌倒檢測，從方法上來說基本采用閾值判決法，通過在不同階段設定相應的閾值來綜合判斷是否發生跌倒。這種方法雖然邏輯簡單，但有針對不同身高體重的人群需要通過不斷的調整閾值才能達到較高的識別率，這大大增加了閾值判決法的復雜性。另一方面，從硬件角度而言，一般分為基于感官和穿戴式傳感器兩種。前者一般都需要實現鋪設額外的設施來，成本高昂，最重要的是使用區域受限，無法實現全天候全方位的監測。穿戴式傳感器價格低廉，且對用戶日常生活入侵性低，并且能夠實時監控。

發明內容

本發明的目的是針對上述問題，提出一種基于動態時間規整的人體跌倒識別的方法,針對老年人進行實時監測，以滿足老年人在跌倒之后能及時通知到家屬或監護人，獲得治療，減小跌倒帶來的危害。

實現本發明目的的具體技術方案：

一種基于動態時間規整的人體跌倒識別方法，用于智能手機終端中監測用戶在某個時刻發生跌倒，從而短信通知監護人或直接撥號，該方法包括以下步驟：

步驟1：采集真實跌倒事件的三軸加速度數據，共N個樣本點，并將其轉換成相應的加速度信號幅值(M_sv)，經過中值濾波算法濾除噪聲后，最終的數據將作為動態時間規整(DTW)算法中的樣本序列S(a₁,a₂……a_N)用于后續的相似度匹配，其中濾波器選取窗口大小為M個樣本為一組；

步驟2：通過智能手機自帶的三軸加速計對人體加速度進行采樣；

步驟3：將步驟2中采樣獲得的加速度信號轉換成加速度信號幅值(M_sv)；

步驟4：對步驟3中的加速度信號幅值(M_sv)進行端點檢測，預測跌倒事件是否可能發生；設定當加速度信號幅值小于閾值G，認為可能會發生跌倒，需要采集后續的加速度數據進行確認；

步驟5：某點加速度若滿足端點檢測的條件，抽取該點之后N個采樣點的加速度數據；

步驟6：對上述N個采樣點，依次獲取其加速度信號幅值(M_sv)，使用中值濾波法濾除噪聲后作為動態時間規整(DTW)算法中的查詢序列Q(a₁,a₂……a_N)進行相似度匹配，濾波器大小為M個樣本點為一組；

步驟7：通過動態時間規整(DTW)算法來計算出樣本序列S(a₁,a₂……a_N)和查詢序列Q(a₁,a₂……a_N)之間的最優路徑所對應的累積距離，此距離定義為兩個序列的相似度；距離值越小，相似度越高，最后與設定的相似度閾值相比較，判斷是跌倒還是日常活動；其中，計算累積距離的具體步驟為：

計算樣本序列S和查詢序列Q之間每個加速度信號幅值的相互距離，距離計算公式為d_i,j＝(Q_i-S_j)²,式中，d_i,j表示當前查詢序列Q的第i個信號幅值與樣本序列S第j個信號幅值的距離值；Q_i表示當前查詢序列中第i個加速度信號幅值；S_j表示當前樣本序列中第j個加速度信號幅值；

構造一個N*N的矩陣，將計算得到的距離值d_i,j按其下標依次填入N*N矩陣的相應位置；

在路徑約束條件的基礎上，在N*N的矩陣中尋找出一條最優路徑，并將該路徑所經過位置的距離累加求和，得出的結果即為最優路徑所對應的累積距離；

上述提到的路徑約束條件是：

邊界條件：所選路徑須從矩陣的左下角出發，在右上角結束；

連續性：所選路徑只能沿相鄰或對角這三個方向前進；