[發明專利]一種提高跌倒檢測系統精度的方法

有效

• 申請號: 201710421301.5
• 申請日: 2017-06-07
• 公開（公告）號: CN107358248B
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 李瀟;王玉峰
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;A61B5/11;G01S19/42
• 代理公司: 南京知識律師事務所 32207
• 代理人: 李吉寬

本發明提出一種提高跌倒檢測系統精度的方法，包括跌倒檢測系統的訓練階段和跌倒檢測系統的識別階段。前者包括傳感器數據采集和預處理、特征值獲取、建立行為識別模型和得到特征值對應閾值。后者包括傳感器數據采集和預處理、特征值獲取、跌倒觸發過程、糾正判斷過程。糾正判斷過程中，通過方向傳感器提取跌倒發生的暫態時間中手機圍繞x軸的旋轉角度，如果該角度大于60°且跌倒后通過GPS發現用戶位置不變，則跌倒檢測系統檢測到用戶跌倒行為。本發明通過加速度傳感器獲取合加速度和垂直速度特征值，通過方向傳感器獲取跌倒發生的暫態時間中手機圍繞x軸的旋轉角度，通過內置的GPS獲取跌倒后用戶的位置，不用額外配置檢測設備，具有普遍適用性。

技術領域

本發明屬于數據識別和行為識別領域，具體涉及一種提高跌倒檢測系統精度的方法。

背景技術

目前，現有的佩戴式或基于環境的跌倒行為的檢測，往往需要配置額外的設備，有成本較高、使用場所固定等缺點。而智能手機中內置的傳感器越來越豐富，如加速度傳感器，方向傳感器，GPS等。手機內置傳感器種類的豐富和性能的提升以及智能手機的普及性和便攜性，使得使用智能手機進行跌倒檢測變成研究的熱點。如申請號為CN201510717454.5、名稱為“一種基于手機的老人跌倒檢測方法”的發明公開了一種基于手機的老人跌倒檢測方法，通過采集手機的三軸加速度傳感器和陀螺儀傳感器信息，即得加速度與角加速度；對采集到的加速度和角加速度，利用小波濾波的方法進行濾波，得到濾波后的加速度和角加速度；分別對濾波后的加速度和角加速度構造時域特征向量，采用改進的SVM機器學習分類算法針對三軸向加速度傳感器跌倒的加速度的特征向量進行第一級篩選；通過陀螺儀傳感器的跌倒的角加速度的特征向量，得到第二級跌倒判定的結果；最終判定人體是否跌倒，完成跌倒識別。該發明具有成本低，僅需攜帶手機，使用方便的優勢。但對于如何在利用智能手機進行跌倒檢測時減少系統的誤判，增加系統的精度卻沒有涉及。

如何在利用智能手機進行跌倒檢測時減少系統的誤判，增加系統的精度是一個亟待解決的技術問題。

發明內容

本發明的目的在于根據使用智能手機可以便利地進行跌倒檢測但容易產生誤報的特點，提供了一種提高跌倒檢測系統精度的方法。該方法可以有效地提高跌倒檢測系統的精度，也避免了額外配置設備，具有普遍適用性。

本發明解決上述技術問題所采取的技術方案是一種提高跌倒檢測系統精度的方法，所述方法包括如下步驟：

步驟1：跌倒檢測系統的訓練階段，包括四個步驟：

1.1：傳感器數據采集和預處理；

1.2：特征值獲取；

1.3：建立行為識別模型；

1.4：得到特征值對應閾值；

步驟2：跌倒檢測系統的識別階段，包括四個步驟：

2.1：傳感器數據采集和預處理；

2.2：特征值獲??；

2.3：跌倒觸發過程；

2.4：糾正判斷過程；

其中步驟2的傳感器數據采集和預處理、特征值獲取步驟與步驟1的對應步驟內容相同。

進一步，上述傳感器數據采集和預處理包含以下步驟：

步驟1-1-1：啟用智能手機加速度傳感器，設置加速度傳感器的采樣頻率為f_sa，分別采集跌倒行為與日常行為的加速度傳感器數據a_i(t)，(i＝0，1，2，表示傳感器x軸、y軸和z軸)，數據a_i(t)為離散數據，同時由人工標記跌倒行為和日常行為；