下载文档原格式
基于多传感融合的老年人跌倒检测系统
冯涛;陈洪波;朱振朋;高青;刘喻
【期刊名称】《电子测量技术》
【年(卷),期】2016(0)6
【摘要】针对老龄化社会对老年人跌倒监测的现实需求,融合三轴加速度传感器、压力传感器与超声测距模块等多传感器信息,研制了便携式老年人跌倒监测系统。
该系统以MSP430F149为控制器,通过ZigBee方式来实现监测系统与数据中心之间的通信。
采取阈值判断算法来检测跌倒是否发生,并具有自动报警以及手动解除报警的功能。
在系统的测试实验中,对于左倒、右倒、前倒、后倒、坐下、起跳和行走等7种人体运动姿态模式进行检测,正确率达99%。
本系统的成功研制,可以为老年健康监测物联网提供功能支持,为发生跌倒的老年人得到及时的帮助。
【总页数】5页(P130-133)
【关键词】多传感器数据融合技术;老年人;跌倒监测;ZigBee
【作者】冯涛;陈洪波;朱振朋;高青;刘喻
【作者单位】桂林电子科技大学生命与环境科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP216
【相关文献】
1.基于新型 MEMS传感器的老年人跌倒检测系统设计 [J], 李战明;王晓萌
2.基于室内无线传感器网络射频信号的老年人跌倒检测研究 [J], 霍宏伟;张宏
科;Youzhi XU
3.基于九轴传感器的老年人跌倒检测系统设计 [J], 梁高生
4.基于Kinect体感传感器的老年人跌倒自动检测 [J], 瞿畅;孙杰;王君泽;朱小龙
5.MMA7260加速传感器在老年人跌倒检测系统中的应用 [J], 蒋道霞;傅伟;;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于多传感器信息融合的跌倒监测系统设计薛源;高向阳【摘要】研究了一种实时动态检测老人跌倒的穿戴式监测系统,该系统以嵌入式处理器MSP430F169为处理内核,加速度传感器采集3轴加速度信息,磁传感器获取人体的倾角信息以及压力传感器采集两脚的压力数据,通过阈值算法来判断是否跌倒并能自动报警和联系救护.该系统体积小、功耗低,安装于腰间皮带上和脚底鞋垫里,符合人们的穿戴习惯,各个模块间通过APC220实现无线通信.为了验证该系统和算法,选取24岁以上不同体型的5人做跌倒检测实验和日常生活误报实验,结果表明该系统具有较高的可靠性和准确性.%Real - time ambulatory monitoring system for fall detection in elderly people was described. Embedded processor MSP430F169 was the processing core in this system. Three - axis accelerometer was used to get the acceleration information; magnetic sensors were applied to obtain angle information on the human body {pressure sensor was utilized to collect pressure data underfoot; and then fall was judged by the threshold algorithm. The system is small and low power consumption. It is dressed in the waist belt and embedded in the insole, which meets people wear habits. Each module communicated wirelessly with APC220. In order to evaluate the system and algorithm ,5 people were selected to do fall detection experiment and daily life false alarm experiment; they are more than 24 years old and in different somatotypes. These results show that the system has high reliability and accuracy.【期刊名称】《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》【年(卷),期】2011(033)005【总页数】5页(P712-716)【关键词】跌倒监测系统;多传感器;阈值算法【作者】薛源;高向阳【作者单位】武汉理工大学机电工程学院,湖北武汉430070;中国科学院深圳先进技术研究院,广东深圳518055【正文语种】中文【中图分类】TP212由于社会结构的改变，人口老龄化是各国不得不面临的问题。
《传感器与检测技术》跌倒检测器摘要：随着人口老龄化进程的加快，老年人监护和医疗问题正成为一个重大的社会问题。
老年人意外受伤害的首要原因就是跌倒，因此，研究助老产品——跌倒检测器，将大大改善老年人的健康品质，对构建和谐社会的意义重大。
本课题设计了一种基于多传感器的老年人跌倒检测报警系统，依托嵌入式单片机STM32F101R8T6，利用普通的加速度传感器，对人体的空间三个方向的加速度值进行采集，倾角传感器采集人体的前后和左右倾角值，并且脚底压力传感器感知脚部的压力值。
关键词：跌倒检测，多传感器，倾角传感器1 前言1.1 课题背景21世纪的来临，使全世界范围内人口老年化的进程加快，在这种全球趋势的情形下，中国也不例外，随着我国人口老年化进程的加剧，社会对这一群体的健康保障将承担越来越艰巨的责任。
年龄的增长，身体解剖组织结构和生理代谢发生变化，由于自身疾病或者外界的影响，老年人常会发生意外跌倒，有时候甚至是健康的老年人也会发生，据国外研究机构统计，约有的超过65岁的老人平均每年发生一次跌倒，且随着年纪的增加，概率也增加，而本身身体有病痛或者伤害的老人，就更容易发生意外的跌倒。
而跌倒次数巨大的背后，是由跌倒带来的辅助治疗所需消耗的高昂费用，以及照顾跌倒人群消耗的巨额社会资源，有研究表明，社会支付的医疗费用超过50万亿元，而付出的代价则为160-800万亿元人民币。
然而，跌倒造成的伤害不仅体现在身体的即时受伤，还体现在未得到及时的帮助而造成的所有后续恶劣影响。
所以，针对跌倒问题，除了做好事先防范工作之外，如安全教育等，还应该在发生跌倒时，最快的将受伤人员送往医院进行救治，所以发明一个能够实时监测到跌倒并通知医护人员救治的产品很重要。
1.2 国内外研究现状目前对老年人跌倒检测技术相关研究主要的研究成果是利用加速度传感器检测装置,监测在跌倒事件发生时人体各方向加速度值，利用阈值检测或者模式识别的方法，对老年人的身体姿势状态进行实时检测，算法判断到处于跌倒状态后，再利用远程无线报警系统进行报警，通知护理人员进行救治，实现老年人的远程监护。
基于多传感器数据融合的助行机器人防摔倒技术研究作者：张玉叶来源：《现代电子技术》2015年第14期摘要：助行机器人为行动不便的老年人提供了身体支撑和行走辅助。
在此设计的助行机器人防老年人摔倒系统将人体在站立、行走、摔倒等状态所获得的触滑觉信号、角速度信号、加速度信号作为神经网络的训练样本和试验样本。
首先在信息层将一种传感器采集的单一信号送入局部决策器，进行局部处理后再送入融合中心综合决策，形成多传感器数据融合的防摔预测研究，并进行了相关仿真。
仿真结果表明该系统可靠，对实现满足老年人在户外独立、安全行走需求的机器人开发提供理论及实验依据。
关键词：助行机器人；多传感器；数据融合； BP神经网络中图分类号： TN302⁃34； TP301.6 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2015）14⁃0036⁃030 引言中国人口老龄化形势严峻，甚至世界人口正在走向老龄化。
可以预计，在不远的将来，老年人的护理将成为社会的一个重要负担；而且，可以作为保姆角色的为老年人和残疾人提供看护的人员也会非常短缺，甚至没人愿意从事这个方面的工作；所以，老龄化问题所涉及的医疗和社会保险体系也面临巨大的压力，助老问题正日益成为一个重大的社会问题；尤其是近年来，脑卒中发病已呈“井喷”态势。
根据最新统计，2012年我国脑卒中患病率达1.82%，估算我国40岁以上的脑卒中患者达1 036万人。
脑卒中患者大多会留下步履蹒跚，动作不协调的后遗症。
对此运用Bobath技术、Brunnstrom技术，神经肌肉本体促进技术等，帮助患者恢复肌体功能，早日回归家庭和社会。
脑卒中患者主动训练过程中意外伤害的首要原因是摔倒，意外失足或者某种疾病突然发作及恶化很可能引起跌倒；在发生跌倒事件后，如得不到及时救护，延误救助时机将危机生命。
因此，研制开发专为老人服务的产品——防老年人摔倒的助行机器人，在不影响老年人的正常生活情况下，准确地将摔倒事件与日常生活事件区分开来，并且在发生摔倒事件时，及时的报警联系救护，这对于提高老年人的生活质量，提高医疗工作的效率，促进我国社会的稳定具有重要作用[1⁃3]。
基于多传感器数据融合的跌倒检测算法李坤;姜萍萍;颜国正【期刊名称】《北京生物医学工程》【年(卷),期】2016(035)005【摘要】目的跌倒在老年人生活中是一种常见的现象,是致使老年人发病和死亡的主要原因之一.实时的跌倒检测系统能够及时报警,缩短等待救治的时间,减少由跌倒引起的意外伤害.可是,在大多数的跌倒检测系统中,人们仅利用加速度计设计检测系统,基于单一数据的算法不能完整表征跌倒时身体姿态变化的信息.为此本文拟采用陀螺仪和加速度计的数据设计跌倒检测的算法.方法首先介绍了利用MEMS惯性传感器设计置于腰间的可穿戴的跌倒检测系统,然后对跌倒的规律进行了分析,基于此提出了基于多传感器数据融合的跌倒检测算法,即通过数据融合的技术提取出身体加速度及其动态量和静态量、加速度变化量、身体姿态角、角速度绝对值之和等特征参数,利用多参数设计了基于阈值判定的跌倒检测算法.结果收集10名志愿者做模拟跌倒以及日常活动的数据,对算法的有效性进行验证,取得96.67％的灵敏度和97％的特异性,并且此指标高于Kagans等算法的结果.结论本文提出的算法在跌倒检测中具有较好的有效性及优点.【总页数】6页(P483-488)【作者】李坤;姜萍萍;颜国正【作者单位】上海交通大学电子信息与电气工程学院医学精密工程与智能仪器研究所上海200240;上海交通大学电子信息与电气工程学院医学精密工程与智能仪器研究所上海200240;上海交通大学电子信息与电气工程学院医学精密工程与智能仪器研究所上海200240【正文语种】中文【中图分类】R318.04【相关文献】1.基于改进的循环神经网络深度学习跌倒检测算法 [J], 熊昕; 陈晓辉; 吴宇轩; 郑毅; 张上2.基于Lasso-LGB的老人跌倒检测算法研究 [J], 段美玲;潘巨龙3.基于姿态估计的异常跌倒检测算法设计与实现 [J], 祝衍军;李建新;刘捷4.基于姿态估计的异常跌倒检测算法设计与实现 [J], 祝衍军;李建新;刘捷5.基于轻量级OpenPose模型的跌倒检测算法 [J], 伏娜娜;刘大铭;程晓婷;景云云;张馨芳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
数据融合的跌倒检测系统设计王振;肖明波【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2017(36)6【摘要】Aiming at problem of high power consumption,limited range of alarm and inconvenience for carrying existing in fall detection devices,a fall detection system is designed based on MPU6050,using Arduino and Android.A parallel threshold algorithm based on data fusion is proposed,which achieves accuracy of 97.6% and specificity of 99.2% as shown by the simulation test of five subjects.Experiments show that the proposed algorithm and scheme can achieve accurate detection and timely location and alarming of human body fall,as well as portability.%为解决跌倒检测中检测设备功耗高、报警范围受限、携带不便等难题,结合Arduino与Android设计了基于MPU6050的跌倒检测系统,提出了基于数据融合的并行阈值算法,通过对5位实验者的模拟测试,该算法实现了97.6%的精确度和99.2%的特异性.实验表明:算法和方案在方便携带的基础上能较为准确地实现人体跌倒检测并及时定位报警.【总页数】4页(P86-89)【作者】王振;肖明波【作者单位】杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州 310018;杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】R318【相关文献】1.基于多传感器数据融合的跌倒检测算法 [J], 李坤;姜萍萍;颜国正2.无线多传感器数据融合的家庭火灾检测系统设计 [J], 程文彬;杜磊;刘依依3.基于贝叶斯数据融合的轨道车辆Pt100温度检测系统设计 [J], 张邦成;步倩影;尹晓静;李淼;高智;隋元昆4.基于多元数据融合的课堂表现智能检测系统设计 [J], 李雨峤5.基于激光雷达多源数据融合的路障检测系统设计 [J], 刘涛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
