跌倒检测,跌倒报警,Android

跌倒检测-跌倒报警-Android摘要随着当今社会老龄化进程的逐步加剧，老年人跌倒造成的致病率、住院率和死亡率急速提高，带来了严重的社会经济负担。

因此，在不影响老年人正常活动的前提下，通过科学的手段监测老年人的活动，在检测到跌倒后迅速报警求助，可以有效地减少老年人跌倒带来的健康伤害和医疗开支。

在分析比较国内外跌倒检测相关技术研究后，本文提出了一种基于三轴加速度传感器和陀螺仪的跌倒检测与报警系统。

三轴加速度传感器和陀螺仪实时采集老人在日常活动中产生的加速度和角速度数据，通过蓝牙传送到Android 手机。

手机上运行的软件对接收到的数据进行分析处理，并判断老年人的运动状态。

当系统检测到跌倒发生时，发出铃声提醒老人，老人可以确认报警或取消误报。

若在5s内没有做出响应，系统将按照设定的报警方式通知联系人。

报警方式有发短信和打电话，短信内容包含老年人跌倒时所在的位置信息。

老人也可以在感到身体不适时自主报警。

关键词：跌倒检测，跌倒报警，AndroidAbstractAs the world aging process quickened, fall accidents of the elderly resulting in the increase of morbidity, hospitalization rate and mortality rate has brought a serious social and economic burden. Therefore, in the premise of not affecting the normal activities of the elderly, reliable method, which can monitor an elder’s daily activities and alert care center when detect a fall, is essential to reduce fall related injuries and medical expenses.Based on the analysis of the fall detection technology in the world, this paper presents an autonomous fall detection and alerting system based on a3-axial accelerator and gyroscope. The 3-axial accelerator can capture the data about the activities of daily living of the elders, the data is then sent to a mobile phone via Bluetooth. The software runs on the phone will analyze and process the data and judge an elder’s movement state by using a threshold-based fall detection algorithm. When the system detects a fall, the phone will make sound to alert the elder, the elder can make sure the alert or cancel the false positive. If there is no response in 5s, the system will alert according the settings. The alert methods are sending text messages and making calls. The message contains the position information of the elder who falls. The elder can also alert by himself when he feels bad.Key Word: fall detection, fall alert, Android目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论................................................... - 1 -1.1 研究背景及意义...................................... - 1 -1.2 国内外研究现状...................................... - 1 -1.3 论文的主要内容及组织结构............................ - 2 - 第2章跌倒检测技术........................................... - 3 -2.1 理论基础 ........................................... - 3 -2.1.1跌倒分析 ................................... - 3 -2.1.2 坐标建立................................... - 4 -2.2 跌倒检测技术 ....................................... - 4 -2.2.1 可穿戴计算技术............................. - 4 -2.2.2 硬件平台介绍............................... - 5 -2.3 跌倒检测算法 ....................................... - 6 -2.3.1 阈值法..................................... - 6 -2.3.2 支持向量机方法............................. - 7 -第3章总体方案.............................................. - 11 -3.1 功能需求 .......................................... - 11 -3.1.1场景描述 .................................. - 11 -3.1.2用例分析 .................................. - 12 -3.1.3典型用例行为描述........................... - 13 -3.2 性能需求 .......................................... - 15 -3.2.1性能需求 .................................. - 15 -3.2.2性能补充描述 .............................. - 15 -3.3 系统架构 .......................................... - 16 - 第4章系统设计与实现........................................ - 17 -4.1 可穿戴设备软件..................................... - 17 -4.1.1设计 ...................................... - 17 -4.1.2实现 ...................................... - 18 -4.2 智能手机端软件..................................... - 20 -4.2.1 ReceiveData类 ............................ - 22 -4.2.2 DataProcess类 ............................ - 23 -4.2.3 FallDetection类 .......................... - 25 -4.2.4 Alert类 .................................. - 27 -4.2.5 getSettings类 ............................ - 31 -4.2.6 Contact类 ................................ - 34 -4.2.7 Position类 ............................... - 37 -- 40 -- 40 -- 42 -5.2.1 实验数据分析.............................. - 42 -5.2.2 跌倒识别评估.............................. - 44 -结论......................................................... - 47 - 致谢......................................................... - 48 - 参考文献..................................................... - 49 -第1章绪论1.1 研究背景及意义21世纪被称为“银发世纪”，人口老龄化是当今社会面临的重大挑战之一。

基于六轴姿态传感器的跌倒远程报警系统的设计
跌倒是老年人常见的意外事故，可以导致骨折、脑部损伤和其他严重
伤害。

为了及时发现和处理跌倒事件，设计了一个基于六轴姿态传感器的
跌倒远程报警系统。

跌倒远程报警系统的设计包括三个主要部分：六轴姿态传感器，无线
通信模块和报警中心。

下面将对每个部分进行详细说明。

六轴姿态传感器是系统的核心组成部分。

它由加速度计和陀螺仪组成，用于检测人体的加速度和角速度。

当人体发生跌倒时，传感器可以检测到
人体的姿态变化，并生成相应的信号。

无线通信模块负责将传感器采集到的数据发送到报警中心。

这个模块
可以使用蓝牙、Wi-Fi或者移动网络进行通信。

当传感器检测到跌倒事件后，无线通信模块会将该事件的相关信息打包成数据包，并将其发送到报
警中心。

系统的设计还可以加入一些额外的功能，以提高跌倒预警的准确性和
效果。

例如，可以将传感器与人体生理参数监测设备结合起来，同时监测
心率、血压等指标。

这样可以提供更全面的健康信息，帮助及时判断跌倒
事件的严重程度。

总结来说，基于六轴姿态传感器的跌倒远程报警系统是一个能及时识
别老年人跌倒事件并发送报警信号的系统。

通过传感器、无线通信模块和
报警中心的协作，系统能快速响应跌倒事件，提供紧急救援和有效的保护
措施。

同时，可以结合其他功能和技术来提高系统的性能和功能。

这样的
系统有助于老年人的安全和健康，减少跌倒事故带来的风险和伤害。

基于智能手机的实时跌倒检测系统研究秦昉;孙子文;白勇【摘要】为减少跌倒对老年人造成的伤害,并对跌倒进行实时检测,提出了一种基于Android智能手机的人体跌倒检测系统,手机安置于腰上采集手机加速度传感器数据,利用了姿态识别和跌倒检测相结合的算法,区分出跌倒行为和人体日正常常活动.当检测到异常跌倒时,报警信息以及从手机中GPS获取的位置被发送.仿真及实验表明:系统能够有效地识别出跌倒和日常行为,算法具有较高实时性、具有较高灵敏度和特异度.%In order to reduce the harm caused by fall in the elderly and detect the fall in real time, a fall detection system based on Android smartphone is designed and developed. The proposed algorithm combines the fall detection with gesture recognition algorithm for identifying daily activities and fall. The alarming information will be sent with the user's posi-tion obtained from GPS when falling is detected. The results of simulation and experiments show that the system can effec-tively distinguish between falls and daily behaviour, and the algorithm has high instantaneity, sensitivity and specificity.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)011【总页数】5页(P136-140)【关键词】跌倒检测;智能手机;加速度传感器;姿态识别【作者】秦昉;孙子文;白勇【作者单位】江南大学物联网工程学院,江苏无锡 214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡 214122;无锡宏创电子有限公司,江苏无锡 214072【正文语种】中文【中图分类】TP273意外跌倒给老年人的生理和心理带来极大危害，传统的跌倒检测技术在设备、场景等方面具有较大局限性，无线通信、微电子技术的发展，使得人体运动识别的检测获得帮助，国内外许多研究人员开展了围绕跌倒检测方法的研究［1］。

基于机器视觉的老年人跌倒检测与报警系统随着人口老龄化的加剧，老年人的健康问题日益引起关注。

老年人跌倒是一种常见但危险的情况，可能导致严重的身体伤害甚至生命危险。

为了及时发现老年人的跌倒情况并采取救援措施，基于机器视觉的老年人跌倒检测与报警系统应运而生。

机器视觉技术是一种模仿人眼视觉系统的技术，通过摄像头等设备获取图像或视频，并通过图像处理、模式识别等算法分析图像中的信息。

在老年人跌倒检测与报警系统中，机器视觉技术可以通过分析老年人的姿势、动作等特征来判断是否发生了跌倒事件。

首先，系统需要通过摄像头实时获取老年人的图像或视频。

这些图像或视频可以通过无线网络传输到后台服务器进行处理。

为了保护老年人的隐私，系统设计应该充分考虑到数据的安全性和隐私保护。

其次，系统需要对获取到的图像或视频进行处理。

图像处理算法可以用来提取老年人的姿势、动作等特征。

例如，通过检测老年人的身体倾斜角度、脚步的位置和步态等信息，可以判断老年人是否处于跌倒的状态。

此外，还可以通过检测老年人的心率、呼吸等生理指标，进一步判断老年人是否需要紧急救助。

在跌倒事件发生后，系统需要及时发出报警信号。

报警信号可以通过手机应用程序、短信、电话等方式发送给老年人的家人、护理人员或医疗机构。

同时，系统还可以通过语音提示或闪光灯等方式提醒老年人周围的人员，引起他们的注意并提供帮助。

除了跌倒检测与报警功能，基于机器视觉的老年人跌倒检测与报警系统还可以具备其他辅助功能。

例如，系统可以通过分析老年人的步态和姿势，提供日常生活中的姿势纠正和行为建议。

此外，系统还可以通过人脸识别技术，识别老年人的身份并提供个性化的服务。

然而，基于机器视觉的老年人跌倒检测与报警系统还存在一些挑战和问题。

首先，系统的准确性和稳定性是关键。

由于老年人的姿势和动作可能受到多种因素的影响，如摄像头的位置、光线条件等，系统需要具备较高的鲁棒性，以确保检测结果的准确性。

其次，系统需要满足老年人的个性化需求。

基于Android平台的老人跌倒检测软件摘要：21世纪的中国将是一个不可逆转的老龄社会，随着社会的飞速发展，人口老龄化的趋势逐年增加。

伴随而来老年人这一群体的明显弱点也逐渐体现出来——易跌倒，正因为这个弱点，使得许多老年人不敢出行。

因此，在手机上开发一项检测老年人跌倒的软件系统是必要的。

本文研究和探讨了在不同情况下发生跌倒时，利用加速度传感器，在30秒内判断出是否发生跌倒，并且在发生跌倒后，软件将会调用sms的相关函数将发送短信息给该老人的监护人。

关键词：加速度传感器；跌倒检测；sms中图分类号：tp274随着我国经济的发展及生活、医疗水平的提高，人们的寿命逐渐提高，老年人在人口中所占比例也逐渐上升。

2000年我国60岁以上和65岁以上的人口占总人口的比例分别为10.31%和7.17%。

2010年根据第六次人口普查数据显示，我国60岁以上人口约为1.78亿，占总人口的13.26%，其中，65岁以上人口约占8.87%，分别较2000年的数据上升2.93和1.91个百分点，中国已经步入老龄化社会[1]，而且有快速发展的趋势。

预计到本世纪中叶，60岁以上老年人将超过4亿，约占总人口的25%[2]。

随着老龄化的发展，老年人的健康问题已经成为当前突出的问题。

由于老年人的认知水平、平衡协调能力、视力、听力均有不同程度的下将，以及脑血管病、骨质疏松等慢性疾病的增多，老年人发生跌倒事件的机会大大增多，形成明显的群体特征—易跌倒，所产生的后果更加严重。

跌倒所致外伤在老年人外伤中所占比例很大，大部分为软组织损伤，骨折占5%，其中约25%的髋部骨折老年人在6个月内死亡，另有5%为较严重的软组织外伤，如关节积血、脱位等[3]。

此外，跌倒还可引发中风等疾病的发生。

跌倒后的恐惧心理可以降低老年人的活动能力，使其活动范围受限，生活质量下降，故对老年人的身心健康造成极大的影响。

统计显示，在65岁以上的老年人群中，每年有约30%至少跌倒一次，且在85岁以上的老年人中，40%的跌倒事件可以导致死亡[4]。

随着人类生活水平的不断提高，人口老龄化成为一个全球性的发展趋势。

目前，我国已经进入了老龄化社会，老年人的身心健康问题得到人们更多的关注。

老年人因生理结构衰老和身体机能减退，发生意外跌倒的概率和频率非常高。

跌倒可以导致老年人身体组织挫伤、骨折甚至危及生命，并从心理上给老年人造成了压力和恐惧感。

实际上很多伤亡并不是由于意外跌倒本身造成的，而是由于跌倒发生后，老年人没有得到及时的救治造成的。

尤其现在社会上存在很多讹诈现象，导致人们不敢轻易伸出援助之手。

因此，在老年人发生跌倒后，如何尽早被发现，并发出求救信号进行及时救治变得格外重要。

为了老年人更健康地生活，研究设计一个老年人的跌倒检测与报警系统具有十分重要的研究价值和实际意义。

目前，研究开发人体跌倒检测系统方面的技术有很多种，最常见的是图像分析和加速度分析法。

都是基于视频图像分析的室内跌倒自动检测系统，这种技术准确性高，人体动作清晰可见，但需要多部摄像机同时工作，且暴露了用户的个人隐私，监测范围有限，受环境的影响也很大。

另一种加速度分析方法，主要基于微机电系统（Micro-Electromechanical System，MEMS）传感器。

MEMS 技术近几年得到了快速发展，广泛应用在跌倒检测、状态检测、运动检测等方面。

文献[7-9]都是利用MEMS技术进行人体跌倒检测的，目前国内一些基于MEMS 技术的跌到检测虽可较好实现跌倒检测，但大多计算量较大、设计复杂、价格昂贵，难以得到广泛的应用。

设计一种基于Arduino和三轴加速度传感器的跌倒检测报警系统，实时采集人体加速度参数和地理位置信息，应用于老年人意外跌倒后及时报警，兼具了性价比高、设计简单、实时性高、低功耗、可扩展的特点，实验证明了该系统的可行性和准确性。

1 系统总体设计跌倒检测报警系统由Arduino最小系统、加速度参数采集模块、GPS定位模块、GSM通信模块组成，其系统框图如图1所示。

图1 跌倒检测报警系统框图Arduino实时接收加速度参数采集模块传来的人体加速度参数值，单片机通过接收来的加速度值，经过跌倒检测算法来判断穿戴者的体态，如果检测出跌倒的发生，便触发跌倒报警机制。

跌倒检测方法及系统一、跌倒检测的重要性跌倒是老年人受伤和死亡的主要原因之一。

由于老年人身体机能下降，平衡能力和反应速度减弱，一旦跌倒，很容易导致骨折、头部受伤等严重伤害。

而且，如果跌倒后不能及时得到救助，长时间躺在地上可能会引发更严重的并发症，甚至危及生命。

因此，有效的跌倒检测方法和系统可以大大缩短救援时间，提高救援成功率，降低跌倒造成的伤害和损失。

二、常见的跌倒检测方法1、基于传感器的方法（1）加速度传感器加速度传感器是一种常用的跌倒检测传感器。

它可以测量物体在三个方向上的加速度变化。

当人体跌倒时，加速度会发生突然的变化，通过分析这些变化，可以判断是否发生了跌倒。

例如，在垂直方向上的加速度突然增大，然后迅速减小到接近零，同时在水平方向上也有较大的加速度变化，可能就表示发生了跌倒。

（2）陀螺仪传感器陀螺仪传感器可以测量物体的角速度。

通过监测人体的旋转角速度变化，也能够辅助判断跌倒事件。

比如，人体突然快速旋转或倾斜，可能是跌倒的迹象。

（3）压力传感器压力传感器可以安装在鞋底或座椅等位置。

当人体站立或坐下时，压力传感器会检测到相应的压力值。

如果压力值突然消失或发生异常变化，可能意味着跌倒。

2、基于图像的方法（1）摄像头监测通过在室内安装摄像头，实时获取人体的图像信息。

利用图像处理和计算机视觉技术，分析人体的姿态和动作。

如果检测到人体突然失去平衡并倒地，就可以判断为跌倒。

但这种方法可能会涉及到个人隐私问题，需要在使用时谨慎考虑。

（2）深度摄像头深度摄像头不仅能够获取图像，还能测量物体与摄像头之间的距离。

通过分析人体与周围环境的距离变化，以及人体的形状和姿态，来判断是否发生跌倒。

3、基于环境感知的方法（1）声音检测通过在室内安装声音传感器，检测人体跌倒时可能产生的声音，如重物落地声、人体撞击声等。

但这种方法容易受到环境噪音的干扰，准确性相对较低。

（2）雷达检测利用雷达技术可以检测人体的位置和运动状态。

当人体的运动轨迹出现异常，如突然下落或停滞，可能表示跌倒。

第３４卷　第４期Ｖｏｌ．３４ Ｎｏ．４重庆理工大学学报（自然科学）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）２０２０年４月Ａｐｒ．２０２０ 收稿日期：２０１８－１２－０９基金项目：四川省高等学校人文社会科学重点研究基地－新建院校改革与发展研究中心项目（ＸＪＹＸ２０１９Ｂ０１）；四川省教育厅２０１８自然科学重点科研项目（１８ＺＡ０３０７、１８ＺＡ０３０８）；四川省科技厅科技支撑项目（２０１５ＦＺ０６１）作者简介：岳佳欣，女，硕士，副教授，主要从事电子与无线通信及云计算、大数据与人工智能研究，Ｅ ｍａｉｌ：１５３７６６４６０＠ｑｑ．ｃｏｍ；通讯作者王忠，男，博士，教授，主要从事无线电导航与室内定位、无线与移动通信、网络通信等方面研究，Ｅ ｍａｉｌ：ｗａｎｇｚｈｏｎｇ＠ｓｃｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－８４２５（ｚ）．２０２０．０４．０２７本文引用格式：岳佳欣，王忠，郑晓彬．基于Ａｎｄｒｏｉｄ的老年人智能监护系统研究［Ｊ］．重庆理工大学学报（自然科学），２０２０，３４（４）：２００－２０８．Ｃｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｍａｔ：ＹＵＥＪｉａｘｉｎ，ＷＡＮＧＺｈｏｎｇ，ＺＨＥＮＧＸｉａｏｂｉｎ．ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＡｎｄｒｏｉｄｆｏｒＳｅｎｉｏｒＣｉｔｉｚｅｎｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ），２０２０，３４（４）：２００－２０８．基于Ａｎｄｒｏｉｄ的老年人智能监护系统研究岳佳欣１，王　忠２，郑晓彬２（１．四川电影电视学院，成都　６１００３６；２．四川大学电气信息学院，成都　６１００６５）摘 要：设计了一款基于Ａｎｄｒｏｉｄ便携式智能老年健康监护系统，系统包括跌倒检测、心率检测、地图定位３大功能模块。

《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的发展和社会的进步，对公共安全与健康管理的需求日益增长。

人体跌倒检测系统作为智能监控系统的重要组成部分，对于保障老年人和特殊群体的安全具有重要意义。

本文将详细介绍基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现。

该系统具有高实时性、高准确性、低功耗等特点，可以实现对公共空间中人体跌倒的有效检测。

二、系统概述基于FPGA的人体跌倒检测系统主要由图像采集模块、图像处理模块、跌倒检测算法模块以及输出控制模块等部分组成。

其中，图像采集模块负责获取实时视频流，图像处理模块对图像进行预处理和特征提取，跌倒检测算法模块通过分析图像特征判断是否发生跌倒，输出控制模块则根据检测结果进行相应的操作。

三、硬件设计1. FPGA选择：选用高性能、低功耗的FPGA芯片作为核心处理器，确保系统的高效运行。

2. 图像采集：通过高清摄像头获取实时视频流，并将其传输至FPGA进行处理。

3. 存储设计：设计适当的存储空间，用于存储图像数据、算法参数以及检测结果。

4. 接口设计：设计适当的接口，如HDMI、USB等，以便与其他设备进行数据传输和交互。

四、软件设计1. 图像预处理：对图像进行去噪、灰度化、二值化等操作，为后续的特征提取提供良好的基础。

2. 特征提取：通过提取人体轮廓、运动轨迹等特征，为跌倒检测提供依据。

3. 跌倒检测算法：采用基于机器学习的算法，如深度学习、模式识别等，对提取的特征进行分析，判断是否发生跌倒。

4. 算法优化：针对实际需求，对算法进行优化，提高检测的准确性和实时性。

五、跌倒检测算法实现1. 数据集准备：收集大量人体跌倒与非跌倒的图像数据，用于训练和测试算法。

2. 模型训练：采用深度学习等机器学习算法，对数据集进行训练，得到跌倒检测模型。

3. 模型应用：将训练好的模型应用于实际场景中，对实时视频流进行跌倒检测。

4. 结果输出：根据检测结果，通过输出控制模块进行相应的操作，如报警、记录等。

基于单片机的跌倒检测报警系统设计李欣欣; 徐静; 文欢【期刊名称】《《无线互联科技》》【年(卷),期】2019(016)014【总页数】2页(P48-49)【关键词】老人防跌倒; 全球移动通信系统; 加速度传感器【作者】李欣欣; 徐静; 文欢【作者单位】新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐 830052【正文语种】中文随着医疗条件的改善和生活水平的提高，人口平均寿命显著增长，加速了人口老龄化的进程。

人口老龄化带来诸多社会问题，在保障老年人的基本生活之外，减少老年人因意外造成的损失是目前亟待解决的问题。

据统计，中国每年都有2 000万以上的老年人发生2 500万次左右的跌倒事件，其中，40%～70%的跌倒会造成伤害，70%的死亡与老年人的跌倒相关[1]。

因此，为有效解决老年人跌倒后救助不及时问题，本文设计了一种基于单片机的跌倒检测报警系统，实时监测无监护时老年人的身体状况，快速检测、判断是否发生跌倒并向监护人发出警报。

本设计旨在减少家属不在身边时跌倒对于老年人造成的二次危害，减少经济损失，提高老年人的生活质量。

1 跌倒检测报警系统的设计1.1 系统的总体设计本设计的内容主要涉及单片机控制、跌倒检测与报警通信3个主要模块，以实现对于日常生活中老年人跌倒事件的监测以及报警的功能。

先由检测模块检测到装置发生变化，经过模数转换发送给单片机模块进行分析，单片机模块经过判断若发生跌倒状况则报警并发送短信至监护人。

总体框架如图1所示。

图1 总体框架1.2 传感器的选型本设计需要能够区分正常运动与跌倒两种状态，一旦跌倒，能够快速、准确地判定并发出信号，因此，本设计选择ADXL加速度传感器作为检测模块[2-3]。

该传感器可以通过任意轴上的加速度与用户设置的阈值来检测用户有无运动发生，具有灵敏度高、低功耗、体积小等特点，且成本较低符合老年人的购买能力。

1.3 通信模块的选择通信模块负责将单片机处理的报警信息发送给患者的家人以及医护人员。