基于慣性傳感的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人口老齡化是一個(gè)世界性的問(wèn)題。根據(jù)世界衛(wèi)生組織的定義和我國(guó)第六次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)，我國(guó)已經(jīng)步入老齡化社會(huì)。在日常生活中，老年人極易出現(xiàn)跌倒等意外情況。據(jù)央視報(bào)道，在中國(guó)每年約有4000萬(wàn)65歲以上的老人意外跌倒。當(dāng)老人跌倒時(shí)，若未得到及時(shí)救助，會(huì)造成不可挽回的后果，因此跌倒檢測(cè)技術(shù)有很強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　本文的具體工作內(nèi)容為：
　　1）開(kāi)展關(guān)于慣性傳感節(jié)點(diǎn)佩戴位置對(duì)于數(shù)據(jù)影響的實(shí)驗(yàn)，選定腰部作為佩戴位置。將真實(shí)場(chǎng)景下跌倒

2、樣本與實(shí)驗(yàn)采集獲得的跌倒樣本進(jìn)行對(duì)比，分析了二者的特點(diǎn)。對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行需求分析并確定設(shè)計(jì)目標(biāo)，提出系統(tǒng)的技術(shù)方案。
　　2）采集跌倒和日常行為活動(dòng)的慣性數(shù)據(jù)樣本，構(gòu)建算法設(shè)計(jì)所需的數(shù)據(jù)集。對(duì)所獲得的原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；使用Relief算法進(jìn)行特征選擇，選取了分類(lèi)器設(shè)計(jì)所需的特征集合；兼顧系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，對(duì)比算法特異度和敏感度，選擇決策樹(shù)作為分類(lèi)模型。
　　3）實(shí)現(xiàn)包含云端服務(wù)器、安卓應(yīng)用和慣性傳感節(jié)點(diǎn)的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)。當(dāng)檢測(cè)到跌倒時(shí)，

3、慣性傳感節(jié)點(diǎn)向智能手機(jī)發(fā)送檢測(cè)結(jié)果，由手機(jī)進(jìn)行定位并向云端服務(wù)器發(fā)送求助信息，而云端服務(wù)器則通知社區(qū)或醫(yī)院的監(jiān)護(hù)人員對(duì)跌倒者進(jìn)行救助。
　　4）對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的功能進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果表明系統(tǒng)功能均正確實(shí)現(xiàn)。對(duì)系統(tǒng)跌倒檢測(cè)算法的敏感度和特異度進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該跌倒檢測(cè)算法敏感度為95.56％、特異度為98.00%，說(shuō)明系統(tǒng)能夠較為準(zhǔn)確地檢測(cè)跌倒且誤報(bào)較少。
　　本文通過(guò)分析跌倒檢測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，對(duì)比不同跌倒檢測(cè)技術(shù)，