CN102027379A - 跌倒检测系统 - Google Patents

跌倒检测系统 Download PDF

Info

Publication number
CN102027379A
CN102027379A CN2009801173236A CN200980117323A CN102027379A CN 102027379 A CN102027379 A CN 102027379A CN 2009801173236 A CN2009801173236 A CN 2009801173236A CN 200980117323 A CN200980117323 A CN 200980117323A CN 102027379 A CN102027379 A CN 102027379A
Authority
CN
China
Prior art keywords
processor
sensors
fall detection
detection system
vibration transducer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2009801173236A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102027379B (zh
Inventor
陈宁江
金盛
W·A·M·A·M·范登敦根
C·P·M·J·巴根
R·M·P·多博斯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Koninklijke Philips Electronics NV
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Koninklijke Philips Electronics NV filed Critical Koninklijke Philips Electronics NV
Priority to CN2009801173236A priority Critical patent/CN102027379B/zh
Publication of CN102027379A publication Critical patent/CN102027379A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102027379B publication Critical patent/CN102027379B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1116Determining posture transitions
    • A61B5/1117Fall detection
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01PMEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P1/00Details of instruments
    • G01P1/12Recording devices
    • G01P1/127Recording devices for acceleration values
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01PMEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P13/00Indicating or recording presence, absence, or direction, of movement
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01PMEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P15/00Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration
    • G01P15/02Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration by making use of inertia forces using solid seismic masses
    • G01P15/08Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration by making use of inertia forces using solid seismic masses with conversion into electric or magnetic values
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F1/00Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
    • G06F1/26Power supply means, e.g. regulation thereof
    • G06F1/32Means for saving power
    • G06F1/3203Power management, i.e. event-based initiation of a power-saving mode
    • G06F1/3206Monitoring of events, devices or parameters that trigger a change in power modality
    • G06F1/3215Monitoring of peripheral devices
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F1/00Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
    • G06F1/26Power supply means, e.g. regulation thereof
    • G06F1/32Means for saving power
    • G06F1/3203Power management, i.e. event-based initiation of a power-saving mode
    • G06F1/3234Power saving characterised by the action undertaken
    • G06F1/3293Power saving characterised by the action undertaken by switching to a less power-consuming processor, e.g. sub-CPU
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0438Sensor means for detecting
    • G08B21/0446Sensor means for detecting worn on the body to detect changes of posture, e.g. a fall, inclination, acceleration, gait
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B29/00Checking or monitoring of signalling or alarm systems; Prevention or correction of operating errors, e.g. preventing unauthorised operation
    • G08B29/18Prevention or correction of operating errors
    • G08B29/183Single detectors using dual technologies
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/02Operational features
    • A61B2560/0204Operational features of power management
    • A61B2560/0209Operational features of power management adapted for power saving
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Gerontology & Geriatric Medicine (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

提供了一种跌倒检测系统,其包括:无源振动传感器;一个或多个其他传感器,用于检测跌倒的相应特征;和处理器,用于分析所述一个或多个其他传感器的测量值,来确定跌倒是否已发生;其中,所述系统被配置为响应于所述无源振动传感器检测到所述跌倒检测系统用户的运动,选择性地对所述一个或多个其他传感器和/或处理器进行供电。

Description

跌倒检测系统
技术领域
本发明涉及一种跌倒检测系统(fall detection system),具体地,涉及一种用于改善跌倒检测系统的电池寿命的方法和装置。
背景技术
需要有一种动作检测器系统,该系统能够检测一个人是否已严重跌倒并需要医疗援助。尽管许多老年人带有个人救助按钮(personal help button,PHB),在他们需要紧急援助时可以按下该按钮,但是如果他们发生了严重跌倒之后,他们可能无法够到或者按下PHB,这意味着从跌倒发生开始到援助到达之间可能有显著的延迟。
因此,提出了跌倒检测系统,该系统由用户佩戴,并基于一个或多个传感器对用户运动的测量结果来确定该用户是否已跌倒。
跌倒是一种(通常)可由至少四个特定特性来表征的事件。这些特性,大致以时间为顺序是:(1)身体快速向下加速;(2)高度的下降;(3)身体与地面碰撞时的撞击;和(4)身体方向从保持直立变化为躺下。
在为老年人用户设计可佩带的跌倒检测系统时,通过减少对电池充电或更换的需求而确保该系统易于维护是很重要的。因此,最好是将跌倒检测系统的电池寿命尽可能地延长。
所提出的跌倒检测系统具有微控制器或者处理器,用于处理传感器的测量值。在许多跌倒检测系统中,该处理器从多个传感器获取测量值,计算出若干个特性,以便检测跌倒事件是否发生。电源管理成功的关键是针对何时以及如何处理传感器的测量值作出合适的决定。
公知的跌倒检测系统利用从一个传感器获得的测量值来“唤醒”该设备的其余部分。有一种此类系统是由Health Watch提供的(http://www.health-watch.com/falldetector.html),其在第一传感器检测到用户身体倾角有快速变化后从待机模式中唤醒,然后系统便可以监视撞击的发生。
然而,由于该跌倒检测系统使用了一个传感器检测方向的变化来唤醒用于检测撞击的传感器,以及由于已发现撞击可能发生在方向改变之前,因此该系统可能无法检测到所有类型的跌倒。
另外的一个考虑是,许多跌倒检测算法需要关于用户运动的历史信息,从而在确定跌倒是否已经发生时得到正确的结果,并且,考虑到跌倒会在很短的时间内发生,系统需要快速地对一个或多个传感器检测到的事件作出响应。因此,持续地唤醒系统来收集并存储历史信息,以及将传感器的采样率维持在合适的水平以避免事件的发生落入采样点之间,这些将会消耗大量的能量。
因此,需要一种用于改善跌倒检测系统的电池寿命的方法和装置。
发明内容
根据本发明的第一个方面,提供了一种跌倒检测系统,其包括无源振动传感器;用于检测跌倒的相应特征的一个或多个其他传感器;以及用于分析一个或多个其他传感器的测量值从而确定跌倒是否发生的处理器;其中,所述系统被配置为响应于无源振动传感器检测到跌倒检测系统的用户的运动,选择性地对一个或多个其他传感器和/或处理器进行供电。
因此,通过使用无源振动传感器从而当检测到运动时启动所述跌倒检测系统中的其他部件,在没有运动或者只有极小运动期间可以显著减少系统的功耗(从而增加电池寿命)。
在一实施例中,所述系统进一步包括无源倾斜传感器;并且所述系统被配置为响应于无源振动传感器检测到用户的运动而对一个或多个其他传感器进行供电,以及在该倾斜传感器的测量值显示出跌倒的特征时对处理器进行供电。
在一替代性实施例中,所述系统被配置为:响应于无源振动传感器检测到用户的运动,对一个或多个其他传感器进行供电;以及对处理器进行供电,使得该处理器处于低功率模式,以用于对其他传感器的测量值进行分析来识别跌倒的特征。
优选地,所述处理器被配置为:如果所述其他传感器中某一个的测量值显示出跌倒的特征,就将该处理器切换至高功率模式。
优选地,所述系统被配置为:如果无源振动传感器检测到运动已经停止,就停止对一个或多个其他传感器和处理器进行供电。
在一替代性实施例中,所述处理器包括简单低功率处理器和主处理器,并且所述系统被配置为响应于无源振动传感器检测到运动而对该简单处理器进行供电。
优选地,所述简单处理器被配置为:响应于无源振动传感器检测到运动,增加一个或多个其他传感器的采样率。
优选地,所述简单处理器被配置为:对一个或多个其他传感器的测量值进行分析,以识别跌倒的特征。
优选地,所述简单处理器被配置为:如果该简单处理器检测到跌倒的特征,就启动主处理器。
优选地,所述简单处理器被配置为:响应于无源振动传感器检测到运动已经停止,减少一个或多个其他传感器的采样率。
优选地,所述一个或多个其他传感器包括加速计和/或气压计。
根据本发明的第二个方面,提供了一种操作跌倒检测系统的方法,该系统包括无源振动传感器、用于检测跌倒的相应特征的一个或多个其他传感器、以及用于对一个或多个其他传感器的测量值进行分析以确定跌倒是否发生的处理器;所述方法包括响应于无源振动传感器检测到该跌倒检测系统的用户的运动而选择性地对一个或多个其他传感器和/或处理器进行供电的步骤。
附图说明
参照附图,仅示例性地描述本发明,其中:
图1表示在跌倒之前、过程中和之后发生的六个状态;
图2是根据本发明第一个实施例的跌倒检测系统的方框图;
图3和图4是用于说明图2所示的跌倒检测系统的替代性操作方法的流程图;
图5是根据本发明第二个实施例的跌倒检测系统的方框图。
具体实施方式
根据本发明的一个方面,可以使用状态机框架来确定跌倒检测系统的省电(power-efficient)的运行方式。图1以处理器进行计算的顺序,示出在跌倒之前、过程中和之后发生的各个状态。因此,如上所述,例如在所述跌倒检测系统的用户坐着或躺着时,最初没有运动或只有极小运动。如果该用户站起来并开始走动,就会发生一些运动。如果该用户开始跌倒,就会发生向下的移动,随后是用户与地面碰撞时的撞击、高度的减少以及当用户身体从保持直立改变为躺下时倾角的变化。如果跌倒非常严重而需要援助,那么之后又将没有运动或只有极小运动。
要注意的是,该状态机框架显示出,对于高度减少的计算发生在对于撞击检测的计算之后,这是因为需要使用撞击前后的数据来确定高度的减少。
由于采用了各种传感器来检测跌倒中的各种移动,例如加速计能够检测向下移动以及撞击,气压计能够检测高度的减少,倾斜传感器可以用来检测方向的变化,因此所述状态机框架可以用来确定各种传感器可被通电的顺序,以便让它们进行用于确定跌倒是否发生所需要的测量。换言之,将大功率(power-hungry)的传感器处于未启动状态的时间最大化,有助于减少所述跌倒检测系统的功耗(从而增加电池寿命)。
特别地,从状态机的表示可以看出,可以指定某些条件,这些条件必须满足后所述传感器或多个传感器、以及用于分析所述传感器的测量值的处理器才能被通电。在这些条件被满足之前,所述传感器及处理器可以保持在待机模式,这几乎不产生或者完全不产生功耗。
在本发明所有实施例中,有四个一般性原则可以减少所述跌倒检测系统的功耗。第一个原则是使用尽可能多的无源传感器(即不需要电能来工作的传感器),来代替需要电源才能工作的有源传感器。第二个原则是使用无源传感器来检测活动,并让这些传感器来“唤醒”系统中的其他传感器和/或处理器。第三个原则是让最省电的有源传感器先被唤醒(即,气压计通常要比加速计更为省电,因此它应该首先被唤醒)。第四个原则是可以对所述传感器的采样率根据当前状态进行调整,以便在没有运动或只有极小运动发生时使功耗最小化。
图2示出跌倒检测系统2的第一个实施例。该跌倒检测系统2包括处理器4,该处理器与缓冲器5相连接,该缓冲器自身与多个传感器6、8、10和12相连接。这些传感器中至少有一个是无源传感器,而在本实施例中,该无源传感器是振动传感器6,其用于检测跌倒检测系统2的用户的运动并且可以是简单的“开关类型”传感器。另外的一个无源传感器是倾斜传感器8,其用于检测跌倒检测系统2的倾斜、以及特别是在跌倒中可能发生的该用户身体倾角上的变化。在本发明某些实施例中,倾斜传感器8可以在跌倒检测系统2中略去。
该跌倒检测系统中剩下的传感器10和12是有源传感器,即它们需要电源来工作。传感器10是加速计,用于测量用户所经历的加速度(例如向下移动以及撞击),传感器12是气压计,用于测量用户高度的变化。同倾斜传感器8一样,气压计12在某些实现中可以从系统2中略去,此时加速计10的测量值的二重积分值可以用来估计用户高度的变化。
多个传感器6、8、10和12的每一个均与缓冲器5相连接,从而这些传感器的测量值被存储在所述缓冲器中,供处理器4执行的跌倒检测算法来使用。
跌倒检测系统2还包括电源管理模块14,该模块与处理器4、加速计10和气压计14相连接,用于选择性地从电源16对这些部件进行供电。电源管理模块14还同振动传感器6和倾斜传感器8相连接,并响应于这些传感器6和8的测量值来工作。优选地,电源管理模块14包括几乎不消耗电源16的电能的开关和逻辑电路的简单组合。
最后,跌倒检测系统2包括收发器电路18,其与处理器4相连接并用于在检测到跌倒时发送警报信号。
图3中示出说明跌倒检测系统2的工作过程的流程图。最初,在发生或检测到跌倒的任何移动特征之前,当没有运动或只有极小运动时,电源管理模块14将系统2置于“待机”状态。在该状态中,电源管理模块14关闭对处理器4、加速计10和气压计12的供电,从而系统2使用极少或完全不使用电源16的电能。
在步骤101中,无源振动传感器6检测到用户的运动,并且将此情况指示给电源管理模块14。然后,如步骤103所示,电源管理模块14选择性地对加速计10和气压计12进行供电,使得这些传感器开始收集测量值并将其存储在缓冲器5中。
然后,如果无源倾斜传感器8检测到用户身体倾角的变化高于某阈值(例如发生了跌倒),则电源管理模块14就另外对处理器4进行供电,使得处理器4能够使用传感器6、8、10和12测得并存储在缓冲器5中的测量值(步骤105和107)开始执行跌倒检测算法。
如果处理器4检测到跌倒,则可以对收发器电路18进行供电,使得警报信号能够被发出(步骤109)。优选地,由处理器4选择性地对收发器电路18进行供电,但也可以替代性地由电源管理模块14对收发器电路18进行供电。
一旦发送了警报信号,电源管理模块14便将跌倒检测系统2返回至待机模式,其中处理器4、加速计10和气压计12被断电(步骤131)。
图4中示出说明跌倒检测系统2的替代性工作过程的流程图。在系统2中,处理器4除了断电模式以外还具有两个不同的工作模式,低功率模式和全功率模式。在此说明中,倾斜传感器8不存在于系统2中。如上所述,在发生或检测到跌倒的任何移动特征之前,当没有运动或只有极小运动时,电源管理模块14将系统2置于“待机”状态。在这个状态中,电源管理模块14关闭对处理器4、加速计10和气压计12的供电,从而系统2使用极少或完全不使用电源16的电能。
在步骤121中,无源振动传感器6检测到用户的运动,并且将此情况指示给电源管理模块14。然后,如步骤123所示,电源管理模块14选择性地对加速计10和气压计12进行供电,使得这些传感器开始收集测量值并将其存储在缓冲器5中。此外,电源管理模块14对处理器4进行供电,使得其以低功率模式运行。
如果运行在低功率模式下的处理器4根据加速计10或气压计12的测量值确定发生了向下运动、撞击、高度减少或跌倒的任何其他特征,处理器4就切换至全功率模式,使得它能够使用传感器6、10和12测得并存储在缓冲器5中的测量值(步骤125和127)开始执行跌倒检测算法。
如果处理器4在其以全功率模式运行时检测到跌倒,就可以对收发器也路18进行供电,从而警报信号可以被发出(步骤129)。优选地,由处理器4选择性地对收发器电路18进行供电,但也可以替代性地由电源管理模块14对收发器电路18进行供电。
一旦发送了警报信号,电源管理模块14便将跌倒检测系统2返回至待机模式,其中处理器4、加速计10和气压计12被断电(步骤131)。
图5示出根据本发明第二个实施例的跌倒检测系统。在该实施例中,需要让传感器周期性地进行测量,从而处理器在其执行跌倒检测算法时有历史测量值可用。
根据第二个实施例的系统20包括处理单元22,其包括简单处理器24和主处理器26。系统20包括多个传感器28、30和32,即分别为无源振动传感器、加速计和气压计。可以理解,系统20可进一步包括倾斜传感器。传感器28、30和32的每一个都连接至简单处理器24。
系统20的电源34也连接至简单处理器24,简单处理器24选择性地对主处理器26、加速计30和气压计32进行供电。收发器电路36连接至主处理器26。根据本实施例的描述可以理解,简单处理器24已有效地替代了图2中所示的第一个实施例的电源管理模块14和缓冲器5。
如上所述,在该实施例中,传感器30和32被要求周期性地进行测量,以确保历史信息可用。当振动传感器28检测不到运动或只检测到极小运动时,简单处理器24控制其他传感器30和32,使得他们具有低采样率,即他们每t1秒钟醒来进行测量,测量结果被存储在简单处理器24的存储器中。
然而,如果振动传感器28检测到了运动(或者运动高于某阈值),振动传感器28可以唤醒简单处理器24,使得简单处理器增加传感器30和32的采样率,使得它们每th(其中th<t1)秒钟醒来进行测量。由于简单处理器24可以在任何时间进行这一动作(即并不仅仅在传感器30和32已处于活动状态时),因此可以在事件(即运动)一发生就增加采样率。如果该事件正好发生在跌倒的开始时,传感器30和32就可以在事件发生或开始大约2ms以内进行首次测量。
此外,当运动发生时,简单处理器24针对测量值进行基本计算(例如阈值测试)以试图识别跌倒的特征。如果简单处理器24确定跌倒可能正在发生(例如如果出现了高于某阈值的加速度,或者用户的高度变化超过了预定量),那么它便对主处理器26进行供电,使得可以针对测量值执行完整的跌倒检测算法。
如果主处理器26确定跌倒未发生,它便被关闭,而简单处理器24继续监测传感器30和32测得的测量值,以寻找跌倒的另外可能迹象。
如果主处理器26确定跌倒已发生,它便对收发器电路36进行供电,并且警报信号被发送出去。主处理器26然后断电。
如果振动传感器28检测到的运动停止(不论简单处理器24是否已唤醒主处理器26),简单处理器24将传感器30和32返回至低采样率,并进入休眠或待机模式。
如果简单处理器24确定跌倒事件不太可能会发生(例如阈值测试未满足),但振动传感器28显示运动正在发生,那么简单处理器24将继续监测测量值以寻找跌倒的迹象,但不唤醒主处理器26。
当未发生采样时,系统20的所有可能的部件(尽可能包括简单处理器24)(例如,不包括用于指示传感器30和32何时应进行下一次测量的定时器),都应当被置于低功率或者待机模式,从而显著地减少系统20的功耗。
因此,当振动传感器28显示没有运动或者只有极小运动时,采样率被减少以保存能量,而同时准备好有可能采样率一旦需要时就立即能被增加。
因此,提供了一种通过采用无源振动传感器在检测到运动时启动系统的其他部件来改善跌倒检测系统的电池寿命的方法和装置。
虽然已在附图和前面的描述中对本发明进行了详细地说明和描述,但这种说明和描述应被认为是说明性或示例性的,而不是限制性的;本发明并不限于上述公开的实施例。
通过对附图、公开内容以及所附权利要求的研究,实施所要求保护的本发明的领域内的技术人员可以理解并实现针对所公开实施例进行的各种变型。在权利要求中,词语“包括”并不排除其他的要素或步骤,词语“一”或“一个”并不排除多个。单个处理器或其他单元可以完成权利要求中记载的几个项目的功能。在互相不同的从属权利要求中记载了某些措施这一事实并不表示不能使用这些措施的组合来达到良好效果。权利要求中的任何参考标记不应该被解释为限制其范围。计算机程序可以在适当的介质上存储/分发,例如光存储介质或与其他硬件一起或作为其一部分提供的固态介质,但还可以以其他形式分发,例如通过因特网或者其他有线或无线的电信系统。

Claims (12)

1.一种跌倒检测系统,其包括:
无源振动传感器;
一个或多个其他传感器,用于检测跌倒的相应特征;和
处理器,用于分析所述一个或多个其他传感器的测量值,以确定跌倒是否已发生;
其中,所述系统被配置为响应于所述无源振动传感器检测到所述跌倒检测系统的用户的运动,选择性地对所述一个或多个其他传感器和/或处理器进行供电。
2.如权利要求1所述的跌倒检测系统,所述系统进一步包括无源倾斜传感器;其中,所述系统被配置为,响应于所述无源振动传感器检测到用户的运动而对所述一个或多个其他传感器进行供电,以及如果所述倾斜传感器的测量值显示出跌倒的特征则对所述处理器进行供电。
3.如权利要求1所述的跌倒检测系统,其中,所述系统被配置为:响应于所述无源振动传感器检测到用户的运动,对所述一个或多个其他传感器进行供电;以及对所述处理器进行供电,使得所述处理器处于低功率模式,以用于对所述其他传感器的测量值进行分析来识别跌倒的特征。
4.如权利要求3所述的跌倒检测系统,其中,所述处理器被配置为:如果所述其他传感器中某一个的测量值显示出跌倒的特征,就将该处理器切换至高功率模式。
5.如任一前述权利要求所述的跌倒检测系统,其中,所述系统被配置为:如果所述无源振动传感器检测到所述运动已停止,就停止对所述一个或多个其他传感器和所述处理器进行供电。
6.如权利要求1所述的跌倒检测系统,其中,所述处理器包括简单低功率处理器和主处理器,并且其中,所述系统被配置为响应于所述无源振动传感器检测到运动而对所述简单处理器进行供电。
7.如权利要求6所述的跌倒检测系统,其中,所述简单处理器被配置为:响应于所述无源振动传感器检测到运动,增加所述一个或多个其他传感器的采样率。
8.如权利要求7所述的跌倒检测系统,其中,所述简单处理器被配置为:对所述一个或多个其他传感器的测量值进行分析,以识别跌倒的特征。
9.如权利要求8所述的跌倒检测系统,其中,所述简单处理器被配置为:如果所述简单处理器检测到跌倒的特征,就启动所述主处理器。
10.如权利要求7、8或9所述的跌倒检测系统,其中,所述简单处理器被配置为:响应于所述无源振动传感器检测到所述运动已停止,减少所述一个或多个其他传感器的采样率。
11.如任一前述权利要求所述的跌倒检测系统,其中,所述一个或多个其他传感器包括加速计和/或气压计。
12.一种操作跌倒检测系统的方法,所述系统包括无源振动传感器、用于检测跌倒的相应特征的一个或多个其他传感器、和用于分析所述一个或多个其他传感器的测量值以确定跌倒是否已发生的处理器;所述方法包括以下步骤:
响应于所述无源振动传感器检测到所述跌倒检测系统的用户的运动,选择性地对所述一个或多个其他传感器和/或处理器进行供电。
CN2009801173236A 2008-05-13 2009-05-11 跌倒检测系统 Expired - Fee Related CN102027379B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2009801173236A CN102027379B (zh) 2008-05-13 2009-05-11 跌倒检测系统

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN200810099512 2008-05-13
CN200810099512.2 2008-05-13
CN2009801173236A CN102027379B (zh) 2008-05-13 2009-05-11 跌倒检测系统
PCT/IB2009/051924 WO2009138941A1 (en) 2008-05-13 2009-05-11 Fall detection system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102027379A true CN102027379A (zh) 2011-04-20
CN102027379B CN102027379B (zh) 2013-01-02

Family

ID=40810339

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2009801173236A Expired - Fee Related CN102027379B (zh) 2008-05-13 2009-05-11 跌倒检测系统

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20110077865A1 (zh)
EP (1) EP2281205B1 (zh)
JP (1) JP2011521349A (zh)
CN (1) CN102027379B (zh)
AT (1) ATE517351T1 (zh)
AU (1) AU2009247584A1 (zh)
WO (1) WO2009138941A1 (zh)

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103239233A (zh) * 2012-02-06 2013-08-14 上海宽带技术及应用工程研究中心 基于接口扩展的跌倒检测系统
CN105493163A (zh) * 2013-08-26 2016-04-13 皇家飞利浦有限公司 用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统
CN106322686A (zh) * 2016-09-26 2017-01-11 中铁第四勘察设计院集团有限公司 抗振防松动通风系统及通风方法
CN106308771A (zh) * 2015-07-01 2017-01-11 上海越光医疗科技有限公司 一种心电监测系统
CN107067648A (zh) * 2017-03-30 2017-08-18 深圳市老乐健康科技有限公司 跌倒监控方法及系统
CN108294389A (zh) * 2017-01-11 2018-07-20 深圳市首欣通达科技有限公司 一种安全帽
CN109561826A (zh) * 2016-08-02 2019-04-02 美敦力公司 用作患者功能状态的量度的加速度计信号变化
CN109788923A (zh) * 2016-08-02 2019-05-21 美敦力公司 用于提示物理动作以测量植入式设备中的生理响应的移动应用程序
CN110223484A (zh) * 2019-05-10 2019-09-10 青岛歌尔智能传感器有限公司 一种跌倒检测方法、装置及可穿戴式设备
CN110226934A (zh) * 2019-06-21 2019-09-13 青岛歌尔智能传感器有限公司 一种跌倒检测方法、装置及腕带式设备
CN110672145A (zh) * 2019-09-27 2020-01-10 上海移为通信技术股份有限公司 传感器的数据采集及处理方法、装置、设备和存储介质
CN111150405A (zh) * 2020-02-10 2020-05-15 浙江省疾病预防控制中心 一种带监测咳嗽功能的智能医学观察腕表
CN113658410A (zh) * 2021-07-23 2021-11-16 大同公元三九八智慧养老服务有限公司 一种可穿戴跌倒判断设备、系统和判断方法
US11717186B2 (en) 2019-08-27 2023-08-08 Medtronic, Inc. Body stability measurement

Families Citing this family (47)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102008049750B4 (de) * 2008-10-01 2012-09-20 Universität Rostock Verfahren und Anordnung zum Feststellen eines Sturzes einer Person
US8450997B2 (en) * 2009-04-28 2013-05-28 Brown University Electromagnetic position and orientation sensing system
US8475371B2 (en) 2009-09-01 2013-07-02 Adidas Ag Physiological monitoring garment
US7873849B2 (en) * 2009-09-02 2011-01-18 Apple Inc. Motion sensor data processing using various power management modes
KR101624903B1 (ko) * 2009-09-16 2016-05-30 삼성전자주식회사 휴대용 단말기에서 전력 소모를 줄이기 위한 장치 및 방법
CN102110347B (zh) * 2009-12-29 2013-11-06 深圳市赛格导航科技股份有限公司 一种人体跌倒检测和报警的设备和方法
JP2012026825A (ja) * 2010-07-22 2012-02-09 Seiko Epson Corp センシング装置、電子機器
JP2012026824A (ja) 2010-07-22 2012-02-09 Seiko Epson Corp センシング装置、電子機器
US9336111B1 (en) * 2010-07-30 2016-05-10 Emc Corporation System and method for data logging within a field replaceable unit
US10292445B2 (en) 2011-02-24 2019-05-21 Rochester Institute Of Technology Event monitoring dosimetry apparatuses and methods thereof
US9138172B2 (en) 2011-02-24 2015-09-22 Rochester Institute Of Technology Method for monitoring exposure to an event and device thereof
US9339224B2 (en) 2011-02-24 2016-05-17 Rochester Institute Of Technology Event dosimeter devices and methods thereof
US9427177B2 (en) * 2011-04-11 2016-08-30 Fidelity Investment Corporation Fall detection methods and devices
US10169972B1 (en) 2011-06-09 2019-01-01 Blackline Safety Corp. Method and system for monitoring the safety of field workers
EP2549228A1 (en) 2011-07-20 2013-01-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. A method of enhancing the detectability of a height change with an air pressure sensor and a sensor unit for determining a height change
US10922383B2 (en) * 2012-04-13 2021-02-16 Adidas Ag Athletic activity monitoring methods and systems
US10250448B2 (en) * 2012-06-22 2019-04-02 Koninklijke Philips N.V. Method of communicating information between nodes
KR102045511B1 (ko) * 2012-07-18 2019-11-15 삼성전자 주식회사 센서 허브를 포함하는 단말기 및 단말기의 제어 방법
US9063731B2 (en) 2012-08-27 2015-06-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Ultra low power apparatus and method to wake up a main processor
KR102179811B1 (ko) 2012-12-03 2020-11-17 엘지전자 주식회사 포터블 디바이스 및 음성 인식 서비스 제공 방법
CN103799990A (zh) * 2012-12-25 2014-05-21 常州先进制造技术研究所 科技社区老人健康远程监护系统
US9412254B1 (en) * 2013-03-15 2016-08-09 Jeffrey N. Weiss Downed item detector
SG11201507270VA (en) 2013-03-15 2015-10-29 William L Hunter Devices, systems and methods for monitoring hip replacements
WO2014160549A2 (en) * 2013-03-15 2014-10-02 Mirror Quest, Llc Method to increase efficiency, coverage, and quality of direct primary care
CN104102749B (zh) * 2013-04-11 2019-04-23 华为技术有限公司 终端设备
US10390761B2 (en) * 2013-04-16 2019-08-27 Kyocera Corporation Device, device control method and control program, and system
US8933801B2 (en) * 2013-04-19 2015-01-13 Linear Llc Fall detection system and method
JP6077183B2 (ja) 2013-10-16 2017-02-08 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. ユーザの運動を電圧に変換するデバイス
KR102114727B1 (ko) * 2013-10-22 2020-05-26 삼성전자주식회사 가속도 센서 운용 방법 및 그 전자 장치
JP2015114824A (ja) * 2013-12-11 2015-06-22 日本電気株式会社 救難装置、救難方法及び救難システム
SG10201902350XA (en) 2014-09-17 2019-04-29 Canary Medical Inc Devices, systems and methods for using and monitoring medical devices
JP6492507B2 (ja) * 2014-10-06 2019-04-03 株式会社デンソー 電子制御装置
SG10201502011RA (en) * 2015-03-16 2016-10-28 Nanyang Polytechnic Method And System For Programmable Pressure Activated Floatation Trigger Device
CN105118236B (zh) * 2015-09-25 2018-08-28 广东乐源数字技术有限公司 瘫倒监测和预防装置及其处理方法
US11064912B2 (en) * 2016-01-26 2021-07-20 Climax Technology Co., Ltd. Fall sensor
EP3432781A4 (en) 2016-03-23 2020-04-01 Canary Medical Inc. IMPLANTABLE REPORTING PROCESSOR FOR ALARM IMPLANT
EP3475930A4 (en) 2016-06-23 2020-02-12 Mayo Foundation for Medical Education and Research PROXIMITY BASED FALL AND DISTRESS DETECTION SYSTEMS AND METHODS
US10335047B2 (en) 2016-08-02 2019-07-02 Medtronic, Inc. Automatic heart rate diagnostics
US10610132B2 (en) 2016-08-02 2020-04-07 Medtronic, Inc. Step detection using accelerometer axis
US11527140B2 (en) 2017-09-29 2022-12-13 Apple Inc. Detecting falls using a mobile device
US11282363B2 (en) 2017-09-29 2022-03-22 Apple Inc. Detecting falls using a mobile device
US11282361B2 (en) 2017-09-29 2022-03-22 Apple Inc. Detecting falls using a mobile device
US11282362B2 (en) 2017-09-29 2022-03-22 Apple Inc. Detecting falls using a mobile device
US10629048B2 (en) * 2017-09-29 2020-04-21 Apple Inc. Detecting falls using a mobile device
KR102449905B1 (ko) * 2018-05-11 2022-10-04 삼성전자주식회사 전자 장치 및 이의 제어 방법
US11073866B2 (en) 2019-01-21 2021-07-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device and method for preventing damage of display
US11602313B2 (en) 2020-07-28 2023-03-14 Medtronic, Inc. Determining a fall risk responsive to detecting body position movements

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4829285A (en) * 1987-06-11 1989-05-09 Marc I. Brand In-home emergency assist device
IL127481A (en) * 1998-10-06 2004-05-12 Bio Control Medical Ltd Urine excretion prevention device
US6094141A (en) * 1999-05-03 2000-07-25 Tsai; Ching-Tien Low power-consumption luminous decorative/warning means
US6703939B2 (en) * 1999-09-15 2004-03-09 Ilife Solutions, Inc. System and method for detecting motion of a body
JP2002067882A (ja) * 2000-09-01 2002-03-08 Yamaha Motor Co Ltd 車両の盗難防止装置
US7081693B2 (en) * 2002-03-07 2006-07-25 Microstrain, Inc. Energy harvesting for wireless sensor operation and data transmission
JP2006509549A (ja) * 2002-12-10 2006-03-23 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 活動モニタリング
AU2003282268A1 (en) * 2002-12-10 2004-06-30 Koninklijke Philips Electronics N.V. Activity monitoring
US7761261B2 (en) * 2003-04-08 2010-07-20 Medic4All A.G. Portable wireless gateway for remote medical examination
US20060282021A1 (en) * 2005-05-03 2006-12-14 Devaul Richard W Method and system for fall detection and motion analysis
US20060285330A1 (en) * 2005-06-20 2006-12-21 Ingvar Sundell Automatic darkening filter with automatic power management
US7925900B2 (en) * 2007-01-26 2011-04-12 Microsoft Corporation I/O co-processor coupled hybrid computing device
US8585607B2 (en) * 2007-05-02 2013-11-19 Earlysense Ltd. Monitoring, predicting and treating clinical episodes

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103239233A (zh) * 2012-02-06 2013-08-14 上海宽带技术及应用工程研究中心 基于接口扩展的跌倒检测系统
CN105493163B (zh) * 2013-08-26 2019-08-06 皇家飞利浦有限公司 用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统
CN105493163A (zh) * 2013-08-26 2016-04-13 皇家飞利浦有限公司 用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统
CN106308771A (zh) * 2015-07-01 2017-01-11 上海越光医疗科技有限公司 一种心电监测系统
CN109561826B (zh) * 2016-08-02 2022-05-27 美敦力公司 用作患者功能状态的量度的加速度计信号变化
CN109561826A (zh) * 2016-08-02 2019-04-02 美敦力公司 用作患者功能状态的量度的加速度计信号变化
CN109788923A (zh) * 2016-08-02 2019-05-21 美敦力公司 用于提示物理动作以测量植入式设备中的生理响应的移动应用程序
CN106322686A (zh) * 2016-09-26 2017-01-11 中铁第四勘察设计院集团有限公司 抗振防松动通风系统及通风方法
CN108294389A (zh) * 2017-01-11 2018-07-20 深圳市首欣通达科技有限公司 一种安全帽
CN107067648B (zh) * 2017-03-30 2019-07-09 深圳市亿能科技有限公司 跌倒监控方法及系统
CN107067648A (zh) * 2017-03-30 2017-08-18 深圳市老乐健康科技有限公司 跌倒监控方法及系统
CN110223484A (zh) * 2019-05-10 2019-09-10 青岛歌尔智能传感器有限公司 一种跌倒检测方法、装置及可穿戴式设备
CN110226934A (zh) * 2019-06-21 2019-09-13 青岛歌尔智能传感器有限公司 一种跌倒检测方法、装置及腕带式设备
CN110226934B (zh) * 2019-06-21 2022-03-22 青岛歌尔智能传感器有限公司 一种跌倒检测方法、装置及腕带式设备
US11717186B2 (en) 2019-08-27 2023-08-08 Medtronic, Inc. Body stability measurement
CN110672145A (zh) * 2019-09-27 2020-01-10 上海移为通信技术股份有限公司 传感器的数据采集及处理方法、装置、设备和存储介质
CN110672145B (zh) * 2019-09-27 2022-04-26 上海移为通信技术股份有限公司 传感器的数据采集及处理方法、装置、设备和存储介质
CN111150405A (zh) * 2020-02-10 2020-05-15 浙江省疾病预防控制中心 一种带监测咳嗽功能的智能医学观察腕表
CN113658410A (zh) * 2021-07-23 2021-11-16 大同公元三九八智慧养老服务有限公司 一种可穿戴跌倒判断设备、系统和判断方法

Also Published As

Publication number Publication date
ATE517351T1 (de) 2011-08-15
CN102027379B (zh) 2013-01-02
US20110077865A1 (en) 2011-03-31
EP2281205B1 (en) 2011-07-20
EP2281205A1 (en) 2011-02-09
WO2009138941A1 (en) 2009-11-19
JP2011521349A (ja) 2011-07-21
AU2009247584A1 (en) 2009-11-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102027379B (zh) 跌倒检测系统
CN101802881B (zh) 检测异常情况的设备和方法
EP2312420B1 (en) Sensor device with persistent low power beacon
CN101835178B (zh) 一种实现远程无线监测的方法及无线监测装置
Zou et al. Energy-aware target localization in wireless sensor networks
WO2015027955A1 (zh) 一种蓝牙跌倒报警鞋垫
CN103262620A (zh) 涉及多个传感器的处理
CN104535229A (zh) 基于压阻压电柔性传感器复合的压力检测装置及方法
CN203493628U (zh) 基于无线网络的老年人活动状况和健康状态智能检测装置
CN110087161A (zh) 一种蓝牙耳机的佩戴状态切换方法、耳机及存储介质
US20120218086A1 (en) Multi-sample reading in sleep mode for passive infrared detectors and other analog inputs
US7845228B2 (en) Activity monitoring
CN204286650U (zh) 一种压电压阻复合柔性力敏传感器
CN105105719A (zh) 智能测量人体体温及预测妇女排卵期的方法及装置
CN112130175A (zh) 一种地质监测系统及方法
CN105125173A (zh) 一种睡眠状态监测方法
Guo et al. Optimal tracking interval for predictive tracking in wireless sensor network
Wang et al. A low-power fall detection algorithm based on triaxial acceleration and barometric pressure
KR20100061894A (ko) 베이스밴드 프로세서를 활용한 저전력 센싱 기술
CN107811641A (zh) 一种监测睡眠的方法及系统
CN214042546U (zh) 一种守护鞋垫及守护鞋
CN209547177U (zh) 一种多功能智能手环
US20200008714A1 (en) Method and apparatus for human fall detection with power-saving feature
TWI635465B (zh) 電子裝置以及掉落警示方法
CN112466087B (zh) 一种守护鞋垫、守护鞋及健康状态监测方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
C17 Cessation of patent right
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20130102

Termination date: 20130511