CN103731557A - 基于智能手机的实时跌倒检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于智能手机的实时跌倒检测系统及方法。其中，所述方法包括步骤：采集加速度传感器输出的人体三维加速度a_x、a_y和a_z，采集陀螺仪输出的人体三维角速度w_x、w_y和w_z；当t时刻对应的合加速度A大于预设的合加速度阈值A_T，且t时刻对应的合角速度W大于预设的合角速度阈值W_T时，启动预设时间t₀的定时器，当判断t～t+t₀时段内每次采样对应的合加速度A一直小于预设的合加速度阈值A_T时，依据t-t₀～t+t₀时段内的合角度离散数据点集合C及拟合得到的拟合离散数据点集合N计算相似度S；当相似度S大于预设的相似度阈值S_T，判定携带智能手机的人体发生跌倒，按照设定的报警模式报警。本发明具有实现成本低、检测精度高、实时效果好以及应用前景较佳的优点。

Description

基于智能手机的实时跌倒检测系统及方法

技术领域

本发明涉及人体跌倒检测技术，尤其是涉及一种基于智能手机的实时跌倒检测系统及相应的检测方法。

背景技术

跌倒是我国伤害死亡的第四位原因，而在65岁以上的老年人中则为首位。老年人跌倒死亡率随年龄的增加而急剧上升。跌倒除导致老年人死亡外，还造成了大量残疾，影响老年人的身心健康。如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。

老年人跌倒带来的伤害及医疗成本不但取决于摔倒时身体受到的撞击情况，还很大程度上受救助时间长短的影响。跌倒后快速的响应可以降低跌倒对身体的伤害。因此，检测老年人跌倒并于老年人跌倒后及时发出求助信号，具有十分重要的意义。

目前，国内外的跌倒检测装置大多为穿戴式装置，此类装置是基于微机电系统运动传感器，装置固定于躯干某位置，可以实时监测人体的活动，当人体的运动参数发生改变时，通过算法判断是否发生了跌倒。但是此类跌倒检测装置存在如下缺点：佩戴不舒服，外出时易忘记佩戴；跌倒检测装置需要相应的基站服务做支撑，实现成本较高，且跌倒检测装置与基站之间有效通信的最大距离是有限，不利于跌倒检测装置在大范围的推广使用。

发明内容

本发明提出一种基于智能手机的实时跌倒检测系统及相应的检测方法，以解决目前跌倒检测装置存在实现成本较高、使用不便及难于推广使用的技术问题。

本发明采用如下技术方案实现：一种基于智能手机的实时跌倒检测方法，其包括步骤：

a、在智能手机的微处理器控制下，以采样频率f对加速度传感器输出的人体三维加速度a_x、a_y和a_z，以及陀螺仪输出的人体三维角速度w_x、w_y和w_z进行采样；

b、若采样时间t时的当前采样对应的合加速度

大于预设的合加速度阈值A_T，且当前采样对应的合角速度大于预设的合角速度阈值W_T时，转入步骤c；

c、启动预设时间t₀的定时器，判断t～t+t₀时段内每次采样对应的合加速度A一直小于预设的合加速度阈值A_T时，转入步骤d；

d、按公式C=∫wdt计算t-t₀～t+t₀采样时间内的合角度离散数据点集合C，对合角度离散数据点集合C线性拟合得到拟合离散数据点集合N，使用公式

计算得到相似度S，N_i表示拟合离散数据点集合N的第i个值，C_i表示合角度离散数据点集合C的第i个值，i表示t-t₀～t+t₀时段内的采样序号，分别为1,2,...,2*t₀*f；

e、判断相似度S是否大于预设的相似度阈值S_T，若是，判定携带智能手机的人体发生跌倒，由智能手机按照设定的报警模式报警，否则返回步骤b。

其中，所示步骤c具体包括：

c1、启动预设时间t₀的定时器；

c2、判断计算第j次采样对应的合加速度

是否大于或等于预设的合加速度阈值A_T，若否，转入步骤c3，否则取消定时器并返回步骤b；

c3、进一步判断当前的采样序号j是否大于或等于t₀*f，若是转入步骤d，否则j=j+1后返回步骤c2；

其中j表示在t～t+t₀采样时间内的采样序号，j分别为1,2,...,t₀*f。

其中，对合角度离散数据点集合C使用最小二乘法线性拟合得到拟合离散数据点集合N。

其中，所述设定的报警模式包括：智能手机向预设联系人号码拨打电话，和直接向预设联系人号码发送含有用户位置信息的短信息进行报警。

其中，由GPS模块获取用户当前的位置信息，把位置信息生成一个地图链接，并和跌倒时间、用户预先编辑的报警语句信息一起通过手机短信的方式发送给预设的联系人号码。

其中，所述基于智能手机的实时跌倒检测方法还包括步骤：当判定携带智能手机的人体发生跌倒时，智能手机跌倒检测软件的主界面会出现一个倒计时的取消警报交互界面并有警报声音播放提示和手机振动提示，在倒计时的时间段内用户没有选择取消报警，则才会按照上述设定的报警模式报警。

其中，所述预设时间t₀为3-8秒。

另外，本发明还公开一种基于智能手机的实时跌倒检测系统，所述智能手机使用了所述的实时跌倒检测方法。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

本发明基于智能手机实现实时跌倒检测系统，不仅可以降低成本，还可以实时监测人体活动，更可以和GPS等无线定位装置相结合，便于对用户的跌倒位置进行确定，具有实现成本低、检测精度高和实时效果好的优点，且具有较佳的应用前景。

附图说明

图1是本发明一个实施例的流程示意图。

图2是本发明所使用Android平台智能手机中硬件模块的结构示意图。

图3是智能手机中加速度传感器和陀螺仪输出结果的三维坐标系的示意图。

图4是人体携带智能手机在发生跌倒时合加速度的曲线示意图。

图5是人体携带智能手机在较高强度运动时合加速度的曲线示意图。

具体实施方式

本发明是利用智能手机内置的加速度传感器和陀螺仪的输出信息，作为判断人体姿态变化的依据，并当判断出人体姿态为跌倒状态时，按照预设方式发出报警信号。

本发明是基于三维加速度和角速度的人体活动模型，通过人体携带的智能手机来判定人体是否发生跌倒。由于发生跌倒时的人体加速度及角速度变化主要体现在某空间方向而无法预知跌倒事件中人体跌倒的方向，所以不宜仅用某一轴的加速度或角速度数据去判断跌倒的发生，我们使用合加速度及合角速度特征量将空间的加速度变化及角速度变化分别集合为一矢量。

本发明所公开的一种基于智能手机的实时跌倒检测方法，是一种利用计算机程序实现的发明创造。结合图1所示，本发明的一个优选实施例包括如下实现步骤：

步骤S1、在智能手机的微处理器控制下，以采样频率f采样加速度传感器输出的人体三维加速度a_x、a_y和a_z，以及陀螺仪输出的人体三维角速度w_x、w_y和w_z，并将采样结果数据保存在智能手机跌倒检测应用软件的数据库之中。

以目前使用最广泛的Android平台智能手机为例进行详细说明。如图1所示，实现本申请需要使用现有Android平台智能手机内置的加速度传感器（比如，加速度传感器为MPL accel设备）、陀螺仪（比如，陀螺仪为MPL Gyro设备）、微处理器（比如，微处理器为ARMv7芯片）、GPS模块和通信模块。

人体口袋中的智能手机，其内置的加速度传感器和陀螺仪输出三维方向上反映人体姿态变化的信号数据，因此，加速度传感器输出的三维加速度数据即为人体三维加速度数据，陀螺仪输出的角速度即为人体角速度。如图3所示（图3中虚线方框代表智能手机的屏幕），确定智能手机中加速度传感器和陀螺仪输出结果的三维坐标系，三维坐标系的三个方向：X轴方向加速度a_x就是智能手机的水平方向，右为正；y轴方向加速度a_y就是手机的水平垂直方向，前为正；z轴方向加速度a_z就是手机的空间垂直方向，向上方向为正。对应的，绕x轴旋转的为角速度w_x方向，绕y轴旋转的为角速度w_y方向，绕z轴旋转的为角速度w_z方向。

设置对加速度传感器的输出信号和陀螺仪的输出信号的采样频率f，在微处理器控制下，分别从加速度传感器获取人体携带智能手机运动时在三维方向的人体三维加速度a_x、a_y和a_z，从陀螺仪采集人体携带智能手机运动时在三维方向的人体三维角速度w_x、w_y和w_z。

鉴于智能手机用户在日常生活中各动作的频率小于20Hz，因此，采样频率f大于20Hz均可以满足要求。例如，采样频率f=50Hz。

步骤S2、计算当前采样（为时刻t）数据结果对应的合加速度 $A=\sqrt{a_x^2+a_y^2+a_z^2}.$

步骤S3、判断当前采样数据结果对应的合加速度A是否大于预设的合加速度阈值A_T，若是，转入步骤S4，否则返回步骤S2进一步计算出相邻的下一次采样对应的合加速度A。

步骤S4、计算当前采样数据结果对应的合角速度

步骤S5、判断当前采样数据结果对应的合角速度W是否大于预设的合角速度阈值W_T，若是，转入步骤S6，否则返回步骤S2进一步计算出相邻的下一次采样对应的合加速度A。

结合图4和图5所示，横坐标表示时间(s)，纵坐标表示合加速度（m/s²)。图4中第3-5秒之间携带智能手机的人体发生跌倒，这个时间段内的若干采样结果都会存在合加速度A大于预设的合加速度阈值A_T；而在发生跌倒之前或之后的时间段内，合加速度A都是小于合加速度阈值A_T。而将智能手机持续晃动，甚至携带智能手机以较快速度下楼梯、慢跑等较高强度运动时，智能手机的合加速度曲线均会如图5所示，会在一个连续时间段内各次采样结果对应的合加速度A大于预设的合加速度阈值A_T。

为了提高对人体跌倒的判断准确性，本发明通过步骤S6-步骤S8准确的将跌倒与慢跑等较高强度运动进行区分。

步骤S6、启动一个预设定时时间为t₀的定时器。转入步骤S7。

预设时间为t₀以3-8秒为宜。比如，t₀=5，即定时器设定的定时时间为5秒。

在t～t+t₀时间段内，智能手机的微处理器以采样频率f对加速度传感器和陀螺仪的输出结果进行采样，因此一共需要进行t₀*f次采样，以j表示t～t+t₀时段内的采样序号，j分别记为1、2、…和t₀*f。比如，t₀=5s，采样频率f=50Hz，则j分别为1,2,3,…和250。

步骤S7、计算第j次采样对应的合加速度

判断第j次采样对应的合加速度A是否大于或等于预设的合加速度阈值A_T，若否，转入步骤S8，否则取消定时器并返回步骤S2。

步骤S8、进一步判断定时时间已到（即判断当前的采样序号j是否≥t₀*f，若采样序号j≥t₀*f，则断定定时时间已到）若是转入步骤S9，否则j=j+1后返回步骤S7判断相邻的下一次采样（第j+1采样）对应的合加速度是否大于预设的合加速度阈值A_T。

因此，通过步骤S6～步骤S8，在t～t+t₀时间段内，任何第j次采样对应的合加速度A在大于或等于预设的合加速度阈值A_T时，均会取消定时器并返回步骤S2；只有当t～t+t₀时间段内任何第j次对应的合加速度A均小于预设的合加速度阈值A_T时才会进入步骤S9。

步骤S9、按公式C=∫wdt计算t-t₀～t+t₀时段内的合角度离散数据点集合C，然后对合角度离散数据点集合C使用最小二乘法线性拟合y=ax+b得到拟合离散数据点集合N，最后使用公式

计算得到相似度S。

其中，N_i表示拟合离散数据点集合N中的第i个值，C_i表示合角度离散数据点集合C中的第i个值，i表示t-t₀～t+t₀时段内的各个采样数据点对应的采样序号，分别记为1、2、…和2*t₀*f，f为采样频率。比如，t₀=5s，采样频率f=50Hz，则i=1,2,3,…,和500。

步骤S10、判断相似度S是否大于预设的相似度阈值S_T，若是，转入步骤S11，否则返回步骤S2。相似度S反映的是合角度曲线与其拟合曲线之间的相似度，S值越小相似度越高。

步骤S11、判定携带智能手机的人体发生跌倒，由智能手机按照设定的报警模式报警。

在上述步骤S11中，所述设定的报警模式包括：A、智能手机向预设联系人号码拨打电话；B、直接向预设联系人号码发送含有用户位置信息的短信息进行报警，比如，由GPS模块获取用户当前的位置信息，把位置信息生成一个地图链接，并和跌倒时间、用户预先编辑的报警语句信息等内容，通过手机短信的方式发送给预设的联系人号码。

当然，为了减少误报警的几率，智能手机根据设置方式，在判断发生跌倒时弹出取消倒计时报警机制，即智能手机跌倒检测软件的主界面会出现一个倒计时的取消警报交互界面并有警报声音播放提示和手机震动提示，在倒计时的时间段内用户没有选择取消报警，则才会最终确定发生跌倒，按照上述设定的报警模式报警。

申请人需要强调的是，本发明是利用计算机程序实现的发明创造，可以将实现实时跌倒检测方法的软件代码制作成Android应用软件，将此Android应用软件安装在智能手机的操作系统（比如，操作系统为Android2.3系统）之中即可，上述Android应用软件可一直在智能手机操作系统的后台运行。

并且，本发明是通过用户界面来实现用户进行信息交互与操作，本发明所需要使用到的用户界面主要包括：主界面、添加联系人号码对话框界面、报警等待时间选择界面、设置界面以及倒计时取消警报交互界面，本发明的具体实现就是利用这些用户界面最终实现的。

比如，实现主界面进入设置界面的程序代码如下：

Intent localIntent=new Intent(MainActivity.this,SettingActivity.class)

MainActivity.this.startActivity(localIntent);

又如，实现设置界面是PreferenceScreen偏好设置显示，通过key-value键值对的形式保存和获取应用程序参数。

再如，报警等待时间选择界面是通过AlertDialog提示对话框来与用户交互输入的，主要实现代码如下：

Builder builder=new AlertDialog.Builder(this);

Builder.setItems(StrArray,new DialogInterface.OnClickListener(){

Public void onClick(DialogInterface dialog,int which){

//点击选择某一时间项后的响应事件

}});

再如，当判断发生跌倒时，智能手机的主界面会出现一个倒计时的取消警报交互界面，其主要实现代码如下：

Runnable UpdateTimeTask=new Runnable(){

public void run(){

AlarmActivity.counter=AlarmActivity.counter-1;

AlarmActivity.this.alertDialog.setMessage(“剩余”+AlarmActivity.counter+”秒发送警报”)；}}

需要说明的是，本领域技术人员可以采用支持向量机的方法获得上述合加速度阈值A_T、合角速度阈值W_T及相似度阈值S_T的信息，本发明在此不详细描述如何根据智能手机在不同的使用环境下设置上述不同的阈值。

综上，本发明是基于三维加速度和角速度的人体活动模型，通过人体携带的智能手机来判断人体是否发生跌倒，对跌倒进行实时检测并进行精确判断，使用户在发生跌倒时能通过报警及时得到救助。因此，本发明具有实现成本低、检测精度高和实时效果好的优点，且具有较佳的应用前景。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于智能手机的实时跌倒检测方法，其特征在于，包括步骤：

a、在智能手机的微处理器控制下，以采样频率f对加速度传感器输出的人体三维加速度a_x、a_y和a_z，以及陀螺仪输出的人体三维角速度w_x、w_y和w_z进行采样；

b、若采样时间t时的当前采样对应的合加速度大于预设的合加速度阈值A_T，且当前采样对应的合角速度大于预设的合角速度阈值W_T时，转入步骤c；

c、启动预设时间t₀的定时器，判断t～t+t₀时段内每次采样对应的合加速度A一直小于预设的合加速度阈值A_T时，转入步骤d；

d、按公式C=∫wdt计算t-t₀～t+t₀采样时间内的合角度离散数据点集合C，对合角度离散数据点集合C线性拟合得到拟合离散数据点集合N，使用公式

计算得到相似度S，N_i表示拟合离散数据点集合N的第i个值，C_i表示合角度离散数据点集合C的第i个值，i表示t-t₀～t+t₀时段内的采样序号，分别1,2,...,2*t₀*f；

e、判断相似度S是否大于预设的相似度阈值S_T，若是，判定携带智能手机的人体发生跌倒，由智能手机按照设定的报警模式报警，否则返回步骤b。

2.根据权利要求1所述基于智能手机的实时跌倒检测方法，其特征在于，所示步骤c具体包括步骤：

c1、启动预设时间t₀的定时器；

c2、判断计算第j次采样对应的合加速度

是否大于或等于预设的合加速度阈值A_T，若是，取消定时器并返回步骤b，否则转入步骤c3；

c3、进一步判断当前的采样序号j是否大于或等于t₀*f，若是转入步骤d，否则j=j+1后返回步骤c2；

其中j表示在t～t+t₀采样时间内的采样序号，j分别为1,2,...,t₀*f。

3.根据权利要求1所述基于智能手机的实时跌倒检测方法，其特征在于，所述合角度离散数据点集合C使用最小二乘法线性拟合得到拟合离散数据点集合N。

4.根据权利要求1所述基于智能手机的实时跌倒检测方法，其特征在于，所述设定的报警模式包括：智能手机向预设联系人号码拨打电话，和直接向预设联系人号码发送含有用户位置信息的短信息进行报警。

5.根据权利要求4所述基于智能手机的实时跌倒检测方法，其特征在于，由GPS模块获取用户当前的位置信息，把位置信息生成一个地图链接，并和跌倒时间、用户预先编辑的报警语句信息一起通过手机短信的方式发送给预设的联系人号码。

6.根据权利要求1所述基于智能手机的实时跌倒检测方法，其特征在于，还包括步骤：当判定携带智能手机的人体发生跌倒时，智能手机跌倒检测软件的主界面会出现一个倒计时的取消警报交互界面并有警报声音播放提示和手机振动提示，在倒计时的时间段内用户没有选择取消报警，则才会按照上述设定的报警模式报警。

7.根据权利要求1所述基于智能手机的实时跌倒检测方法，其特征在于，所述预设时间t₀为3-8秒。

8.一种基于智能手机的实时跌倒检测系统，其特征在于，所述智能手机使用了如权利要求1-7任何一项所述的实时跌倒检测方法。

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