三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统
目录
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 1
1.1 课题研究背景 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 研究的意义 3
1.4本文的章节结构 4
第二章 总体系统方案 5
2.1 基础理论分析 5
2.2 体位、姿态分析 5
2.3 跌倒检测算法 6
2.4 系统方案设计与架构 7
2.4.1 系统方案设计 7
2.4.2 整体系统架构 8
2.5 关键性技术 9
2.5.1 传感器技术 9
2.5.2 嵌入式技术 9
2.5.3 通信技术 10
2.6 本章小结 11
第三章 硬件设计 11
3.1 系统硬件架构 11
3.2
*景先生毕设|www.jxszl.com +Q: ^351916072*
硬件介绍及设计 11
3.2.1 加速度采集模块 11
3.2.2 嵌入式微控制模块 14
3.2.3 GSM通信TC35模块 18
3.3 本章小结 20
第四章 软件设计 21
4.1 跌倒检测软件系统功能 21
4.2 跌倒检测软件设计 21
4.2.1 系统各个设部分初始化设定以参数设定 21
4.2.2 跌倒检测及流程 24
4.2.3 报警按键及任务处理 26
4.2.4 通信模块TC35 27
4.3 本章小结 29
第五章 总体系统以及实验测试 29
5.1 总体系统 29
5.2 实验测试 30
5.3 本章小结 32
第六章 总结与展望 32
6.1 本文总结 32
6.2 研究与展望 33
参考文献 33
致谢 36
第一章 绪论
1.1 课题研究背景
21世纪是老龄化率激增的年代。人口老龄化作为全球发展的一种趋势,无时无刻影响着社会的发展及进步,同时也成为社会的焦点。如果某个国家、某个区域迈进人口老年化,按照早期联合国所发布《人口老龄化及其社会经济后果》为依据,即指这个国家、这个区域大于等于六十五岁的老年人人数高于总人数比例的百分之七,或是指这个国家、这个区域大于等于六十岁的老年人人数高于总人数比例的百分之十。依据国家统计局对2014年全国各年龄段的人数和比例进行统计,其结果显示为大于等于65周岁的老年人人数超过1.35亿人,为全国总人数的百分之十,大于等于60周岁的老年人人数超过2.10亿人,为全国总人数的百分之十五,这暗示我国已经迈入老年化时代[1]。人口老龄化的结果,势必对老年人本身,对家庭、对社会及国家带来一系列新问题。因此,国家需要建立健全的社会养老制度和老年医疗保险制度,加强老年医疗健康工作与老年人健康教育。
但随着社会经济的发展,居住方式的变化,“空巢家庭”的趋势日益严重,使得单身独居的老人生活出行成为了隐患。“空巢家庭”是现代社会家庭模式必将转变的趋向,其原因是随着社会不断地发展,越来越多的年轻人为寻求更好的前途发展离开家中老人,到更好的地方进行个人价值地实现[2]。在我国,伴随着各方面的日益发展,促成了空巢家庭的迅速发展,同时随着社会转型地加快,父母与子女代沟日益突出,物质水平地差异,老少两代由于价值观的差异,传统的大家庭居住方式已经不适合当代人的需求,导致老少分开居住的情况日益明显。另外随着计划生育政策已经发布20年之久,越来越多独生子女即将成为父母,迈入30和40岁,与此同时他们的父母成为爷爷奶奶,整体社会的家庭模式正在往着以空巢家庭为重要模式正在发展。
1.2 国内外研究现状
伴随着科学技力量日新月异地发展,特别是微电子集成、通信以及信息转换等技术的发展,人们对信息资源的需要日益增长,作为采集、计算、提供信息的传感器技术及传感器越来越受到大家的重视。近些年来,国内外学者在人体跌倒检测的领域中做了大量工作。下文将依据现有的人体检测系统及采用传感器技术的差异,对现有的跌倒技术划分为3大类:
根据周围情况安设式传感技术的检测跌倒技术;
根据视频视觉识别式传感技术[3]的检测跌倒技术;
根据穿戴式传感技术的检测跌倒技术;
下面对以上3种人体跌倒检测方法进行详细的说明,对应地列举一些成熟的检测系统或产品,并且对各个检测方法的优劣进行对比。
1.2.1 根据周围情况安设式传感技术的检测跌倒技术
基于周围情况安设式传感技术的检测跌倒技术,是利用地面或借助其他环境的震动数据作为采集源,通过采集、分析和计算采集源的数据来判断及监控对象的跌倒情况。
英国的Alwan等人创造出一个固定地检测地面的震荡信号的人体跌倒装置[3]。原理是通过采集地面震荡频率的数值来完成检测,而产生地面震荡的原因是测量对象跌倒所导致的。装置中应用了压电式传感器,该模块安装在隐蔽的地面表层,当对象在该位置附近跌倒时会产生一个信号,而该信号与对象正常活动时所产生的信号有着显著的区别,系统通个识别这个信号来判断对象的跌倒状况。
1.2.2 根据视频视觉识别式传感技术的检测跌倒技术
根据视频视觉识别式传感技术的检测跌倒技术是应用单个或多个高清摄像头对对象移动和跌倒的姿态进行录制,对录制到的图像进行一系列的特殊的图像算法,判定图像是否具有跌倒的图像特征。
如加拿大的Caroline等人通过安装高清摄像头对测量对象的运动姿态进行拍摄[4],利用计算机视觉系统提供的姿态算法,通过同时分析被测量对象的身体姿态和运动状态两方面,来判断被测对象是否跌倒。
1.2.3根据穿戴式传感技术的检测跌倒技术
根据穿戴式传感技术的检测跌倒的技术通过在被测对象的身体某个部位安装传感器或陀螺仪等装置,应用相应传感器对被测对象进行各样参数的采集。而这些传感器都是通过测量物体活动来检测其行为模式。
如加拿大的Mathe等人应用在腰部附近安装加速度传感器[5],由于当被测对象发生跌倒时,其腰部的加速度值会发生较为明显的变化,以比较站立和跌倒时腰部的加速度值的不同为依据来判断人体是否发生跌倒。
我国的Bianchi等人加入气压式传感器,该装置属于高精度测量的仪器。他们研究出的跌倒系统也使用了被测对象腰部的可穿戴加速度计的传感系统,整个系统采集了腰部的加速度值和气压值,而后对所有的数据通过离线分析,最后通过使用训练的分层的决策树模型的算法进行人体跌倒检测的判断[6]。
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