[發明專利]一種跌倒監測方法

在審

• 申請號: 201710362791.6
• 申請日: 2017-05-22
• 公開（公告）號: CN106960543A
• 公開（公告）日: 2017-07-18
• 發明（設計）人: 杜玉曉;陳祥寶
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G08B21/04
• 分類號: G08B21/04
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司11227
• 代理人: 羅滿

技術領域

本發明涉及監測技術領域，特別是涉及一種跌倒監測方法。

背景技術

目前，隨著老年人口的劇增，老齡化社會以及老年人的醫療保健問題已成為當今社會的突出問題。如何實現對老年人實行醫療監護，已經成為社會急需解決的問題。根據國內外研究發現，在65周歲以上每年有30％的人發生過跌倒，并且隨著年齡的增長，這個數字也在不斷上升，在80周歲以上的老年人中，遇到跌倒的可能性甚至會達到一半。然而市場上的跌倒檢測產品并不突出。通常的跌倒監測都是基于閾值和支持向量機來進行算法判斷。

基于閾值判斷的方案中，此方案通過在身體佩戴的加速度傳感器，當人體運動時，加速度傳感器會時時記錄身體運動的加速度。當人體發生跌倒時，內部的處理器會計算當時的加速度值，當超過提前設置的閾值時，系統判斷跌倒發生，進行報警?；陂撝堤幚淼牡箼z測算法，具有很大的誤報和漏報概率，因為計算的單一，僅僅通過是否運動所產生的加速度是否超過一個設定的值來進行跌倒判斷，具有局限性，采用閾值判斷這種監測方式進行監測，監測的準確性較低。

發明內容

本發明的目的是提供一種跌倒監測方法，以實現提高監測的準確性。

為解決上述技術問題，本發明提供一種跌倒監測方法，該方法包括：

采集運動者產生的運動數據，對運動數據進行特征處理得到特征數據；

當特征數據超過預設閾值時，對特征數據進行定位；

定位后，對特征數據進行二次判斷，判斷特征數據為跌倒數據還是非跌倒數據；

若特征數據為跌倒數據，進行報警。

優選的，所述運動數據包括加速度數據、角速度數據和脈搏數據。

優選的，所述特征數據包括加速度強度、合成角速度和脈搏速率。

優選的，采用主控模塊、六軸傳感器模塊、光電傳感器模塊獲取運動者產生的運動數據。

優選的，所述對特征數據進行二次判斷，判斷特征數據為跌倒數據還是非跌倒數據，包括：

采用K-D tree數據分類方法對特征數據和訓練庫數據的距離進行計算，通過K鄰近算法判斷特征數據為跌倒數據還是非跌倒數據。

優選的，所述采集運動者產生的運動數據，對運動數據進行特征處理得到特征數據之前，還包括：

采集運動者日常活動的多組運動數據，構建訓練庫數據。

優選的，采用蜂鳴器進行報警。

優選的，若特征數據為跌倒數據，進行報警之后，還包括：

將運動者的地理位置發送至指定的移動終端上。

本發明所提供的一種跌倒監測方法，采集運動者產生的運動數據，對運動數據進行特征處理得到特征數據；當特征數據超過預設閾值時，對特征數據進行定位；定位后，對特征數據進行二次判斷，判斷特征數據為跌倒數據還是非跌倒數據；若特征數據為跌倒數據，進行報警?？梢姡M行閾值處理后，對于滿足閾值的數據進行定位，再經過二次判定，對于日常的行走，慢跑等產生較小的加速度運動，可以事先通過設定閾值進行初步監測，當超過閾值時，通過閾值進行數據定位，通過二次判斷獲得跌倒數據，不僅僅具有閾值判斷還有二次判斷，提高監測的準確性。

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，還可以根據提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明所提供的一種跌倒監測方法的流程圖；

圖2為本發明中K近鄰算法的流程圖；

圖3為本發明對采集數據進行處理的流程圖。

具體實施方式

本發明的核心是提供一種跌倒監測方法，以實現提高監測的準確性。

為了使本技術領域的人員更好地理解本發明方案，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

請參考圖1，圖1為本發明所提供的一種跌倒監測方法的流程圖，該方法包括：

S11：采集運動者產生的運動數據，對運動數據進行特征處理得到特征數據；

S12：當特征數據超過預設閾值時，對特征數據進行定位；

S13：定位后，對特征數據進行二次判斷，判斷特征數據為跌倒數據還是非跌倒數據；