CN105493163B - 用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统 - Google Patents

用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统 Download PDF

Info

Publication number
CN105493163B
CN105493163B CN201480047096.5A CN201480047096A CN105493163B CN 105493163 B CN105493163 B CN 105493163B CN 201480047096 A CN201480047096 A CN 201480047096A CN 105493163 B CN105493163 B CN 105493163B
Authority
CN
China
Prior art keywords
proximity sensor
fall detection
detection system
user
sensor
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.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201480047096.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105493163A (zh
Inventor
W·R·T·坦卡特
P·克基基安
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.)
Lifeline Systems
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
Publication of CN105493163A publication Critical patent/CN105493163A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105493163B publication Critical patent/CN105493163B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • 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
    • 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
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802Sensor mounted on worn items
    • A61B5/681Wristwatch-type devices
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/746Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
    • 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
    • G08B21/0407Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis
    • G08B21/043Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis detecting an emergency event, e.g. a fall
    • 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
    • G08B21/0492Sensor dual technology, i.e. two or more technologies collaborate to extract unsafe condition, e.g. video tracking and RFID tracking
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/04Constructional details of apparatus
    • 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
    • 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
    • A61B2562/0247Pressure sensors
    • 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
    • A61B2562/0257Proximity sensors

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Gerontology & Geriatric Medicine (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

提供了一种跌倒检测系统,其包括被配置为由用户穿戴或携带的用户设备,所述用户设备包括:接近度传感器,其用于测量所述用户设备到地面或地板的接近度;以及移动传感器,其用于测量所述用户的移动;所述跌倒检测系统还包括处理单元,所述处理单元被配置为处理来所述移动传感器的测量结果,以检测可能的跌倒;如果检测到可能的跌倒,则激活所述接近度传感器;并且处理来自所述接近度传感器的测量结果,以确定所述用户是否已经跌倒。

Description

用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统
技术领域
本发明涉及用于检测用户的跌倒的方法以及实施该方法的跌倒检测系统,并且尤其涉及提供增加的跌倒检测可靠性的用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统。
背景技术
跌倒每年影响数百万人并且导致显著的伤害,尤其是在老年人中。事实上,据估计跌倒是老年人死亡的三大原因之一。跌倒被定义为身体到地面的突如其来的、不受控的并且非故意的向下位移,继之以撞击,其后身体保持倒在地面上。
PERS是在其中能够保证帮助的系统。借助于个人帮助按钮(PHB),用户能够在紧急情况下按下按钮求救。大多数的呼叫是由于用户已经跌倒。而且,如果用户遭受严重的跌倒(例如他们因为跌倒而变得神志不清或者在他们被撞得失去知觉时甚至更糟),用户可能不能够按下按钮,这可能意味着帮助在很长的时间段内都不会到达,尤其是在用户独居时。如果用户保持长时间躺倒的话,跌倒的结果可能变得更加严重。
跌倒检测系统也可用于处理一个或多个移动传感器的输出,以确定用户是否已经遭受跌倒。大多数现有的身体穿戴式跌倒检测系统都利用加速度计(通常为测量在三个维度上的加速度的加速度计),并且它们被配置为通过处理由加速度计生成的时间系列来推断跌倒的发生。一些跌倒检测系统也能够包括气压传感器,例如在WO 2004/114245中描述的,其用于测量跌倒检测系统的高度、高度改变或绝对海拔。在检测到跌倒时,由跌倒检测系统触发警报。
总体上,跌倒检测器测试如撞击、取向、取向改变、高度改变、垂直速度等的特征。当针对这些特征的计算值的集合对于跌倒与对于不是跌倒的其他移动不同时,得到可靠的检测。
一些跌倒检测系统被设计为作为坠饰被戴在用户的颈部周围,而其他的被设计为被穿戴在用户的躯干上或处(例如,腰部,在腰带上或在口袋中)或在四肢上,例如,在腕部处。然而,腕部能够进行复杂的移动样式并且具有大范围的移动形状/形式/类型,并且也容易受与非跌倒有关的撞击影响,在其中手部、腕部或手臂在用户的正常移动期间碰撞到目标,例如,家具或门框,这意味着现有的基于分析来自加速度计的测量结果的跌倒检测方法不能提供足够高的检测速率而同时使针对该类型的跌倒检测系统的假警报的数目最小化。
因此,存在对于提供增加的跌倒检测可靠性的用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统,尤其是被戴在腕部上的跌倒检测系统的需要。
发明内容
根据本发明的第一方面,提供了一种跌倒检测系统,所述跌倒检测系统包括被配置为由用户穿戴或携带的用户设备,所述用户设备包括:接近度传感器,其用于测量所述用户设备到地面或地板的接近度;以及移动传感器,其用于测量所述用户的移动;所述跌倒检测系统还包括处理单元,所述处理单元被配置为处理来自所述移动传感器的测量结果以检测可能的跌倒;在检测到可能的跌倒时激活所述接近度传感器;以及处理来自所述接近度传感器的测量结果以确定所述用户是否已经跌倒。
在优选实施例中,所述接近度传感器被配置为发出超声或光脉冲,以测量到所述地面或所述地板的距离。
在优选实施例中,所述移动传感器包括加速度计和/或气压传感器。
在一些实施例中,所述处理单元被配置为处理所述测量结果,以通过处理所述测量结果而确定高度的改变和/或撞击的幅值来检测可能的跌倒是否已经发生,并且所述处理单元被配置为处理所述测量结果,以在所述高度的改变大于第一阈值和/或所述撞击的幅值大于第二阈值时检测到可能的跌倒。
在优选实施例中,所述处理单元被配置为处理来自所述接近度传感器的所述测量结果和来自所述移动传感器的所述测量结果,以确定所述用户是否已经跌倒。
在一些实施例中,所述用户设备包括多个接近度传感器,所述多个接近度传感器被以不同的取向分布在所述用户设备周围。
在一些实施例中,所述处理单元被配置为在检测到可能的跌倒时激活所述多个接近度传感器中的每个。
在其他实施例中,所述处理单元被配置为在检测到可能的跌倒时处理来自所述移动传感器的所述测量结果以确定所述用户设备的取向,根据所确定的取向来确定所述多个接近度传感器中的哪个为面向下,并且激活被确定为面向下的所述接近度传感器。
在一些实施例中,每个接近度传感器具有相关联的取向传感器,所述取向传感器用于确定所述接近度传感器的所述取向,并且所述处理单元被配置为使用所述取向传感器来测量每个接近度传感器的所述取向,并且被配置为根据所测量的取向来确定每个接近度传感器面向的方向。
在一些实施例中,所述用户设备包括多个接近度传感器,所述多个接近度传感器被布置为大体上面向相同的方向以形成阵列,并且所述处理单元被配置为一起操作接近度传感器的所述阵列,以使得能够改变所述阵列的观看方向的宽度和/或使得能够使由所述阵列形成的波束的方向变化或转向。
在一些实施例中,所述处理单元被配置为在检测到可能的跌倒时处理来自所述移动传感器的所述测量结果,以确定所述用户设备的取向,并且所述处理单元被配置为一起操作接近度传感器的所述阵列,以根据所述用户设备的所确定的取向来将由所述阵列形成的波束导向为向下。
在一些实施例中,所述处理单元被配置为控制所述阵列,以测量在不同方向上到目标的距离,并且所述处理单元被配置为处理在不同方向上的距离测量结果,以确定所述目标的范围或延伸。
在一些实施例中,所述处理单元被配置为控制所述阵列以测量在不同方向上到目标的距离,并且被配置为根据所接收的回波的强度来确定所述目标的所述范围或所述延伸,所接收的回波的强度是所述波束的相对相位的函数。
在一些实施例中,所述处理单元被配置为根据所述目标的所确定的范围或延伸来确定由接近度传感器的所述阵列测量的所述距离是否为到所述地面、所述地板或另一目标的距离。
在一些实施例中,所述处理单元被配置为在对来自所述接近度传感器的所述测量结果和来自所述移动传感器的所述测量结果的处理中使用所述处理的结果以确定通过所述目标测量的所述距离是否为到所述地面、所述地板或所述另一目标的,以确定所述用户是否已经跌倒。
在一些实施例中,所述处理单元还被配置为控制所述阵列以测量到所述用户的身体的不同部分的距离,并且被配置为根据所测量的距离来确定所述用户的姿势。
在一些实施例中,所述处理单元还被配置为确定由所述接近度传感器发出的能量的回波或反射的相对强度,并且被配置为确定反射表面是硬的还是软的和/或对所述用户设备到所述地面或所述地板的接近度的测量结果的可靠性。
在优选实施例中,所述用户设备包括所述处理单元。在备选实施例中,所述跌倒检测系统还包括底座单元,所述底座单元被配置为与所述用户设备无线通信,所述底座单元包括所述处理单元。
根据第二方面,提供了一种用于检测跌倒的方法,所述方法包括:使用移动传感器来测量用户的移动;处理来自所述移动传感器的测量结果以检测可能的跌倒;如果检测到可能的跌倒,则激活接近度传感器,所述接近度传感器测量用户设备到地面或地板的接近度;并且处理来自所述接近度传感器的测量结果以确定所述用户是否已经跌倒。
在一些实施例中,处理所述测量结果以检测可能的跌倒是否已经发生的步骤包括处理所述测量结果以确定高度的改变和/或撞击的幅值,并且如果所述高度的改变大于第一阈值和/或所述撞击的幅值大于第二阈值,则检测到可能的跌倒。
在优选实施例中,处理所述测量结果以检测所述用户是否已经跌倒的步骤包括处理来自所述接近度传感器的所述测量结果和来自所述移动传感器的所述测量结果,以确定所述用户是否已经跌倒。
在一些实施例中,存在多个接近度传感器,所述多个接近度传感器被以不同的取向分布在用户设备周围。在那些实施例中,激活接近度传感器的步骤包括如果检测到可能的跌倒则激活所述多个接近度传感器中的每个。在备选实施例中,在检测到可能的跌倒时,所述方法还包括处理来自所述移动传感器的所述测量结果以确定所述用户设备的取向并且根据所确定的取向来确定所述多个接近度传感器中的哪个为面向下的步骤,并且所述激活的步骤包括激活被确定为面向下的所述接近度传感器。
在一些实施例中,每个接近度传感器具有相关联的取向传感器,并且确定所述多个接近度传感器中的哪个为面向下的步骤包括使用来自每个相关联的取向传感器的测量结果来确定哪个接近度传感器为面向下。
在一些实施例中,所述用户设备包括多个接近度传感器,所述多个接近度传感器被布置为大体上面向相同的方向以形成阵列,并且激活所述接近度传感器的步骤包括一起操作接近度传感器的所述阵列,以使得能够改变所述阵列的观看方向的宽度和/或使得能够使由所述阵列形成的波束的方向变化或转向。
在一些实施例中,所述方法包括处理来自所述移动传感器的所述测量结果以确定所述用户设备的取向的步骤,并且激活所述接近度传感器的所述步骤包括一起操作接近度传感器的所述阵列,以根据所述用户设备的所确定的取向来将由所述阵列形成的波束导向为向下。
在一些实施例中,激活所述接近度传感器的所述步骤包括控制所述阵列以测量在不同方向上到目标的距离,并且所述方法还包括处理在不同方向上的距离测量结果以确定所述目标的范围或延伸的步骤。
在一些实施例中,激活所述接近度传感器的所述步骤包括控制所述阵列以测量在不同方向上到目标的距离,并且所述方法还包括根据所接收的回波的强度来确定所述目标的所述范围或所述延伸的步骤,其中,所接收的回波的强度是所述波束的相对相位的函数。
在一些实施例中,所述方法还包括根据所述目标的所确定的范围或延伸来确定由接近度传感器的所述阵列测量的距离是否为到所述地面、所述地板或所述另一目标的距离的步骤。
在一些实施例中,所述方法还包括在对来自所述接近度传感器的所述测量结果和来自所述移动传感器的所述测量结果的处理中使用所述处理的结果来确定通过所述目标测量的距离是否为到所述地面、所述地板或所述另一目标的,以确定所述用户是否已经跌倒。
在一些实施例中,激活所述接近度传感器的所述步骤包括控制所述阵列以测量到所述用户的身体的不同部分的距离,并且所述方法还包括根据所测量的距离来确定所述用户的姿势的步骤。
在一些实施例中,所述方法还包括以下步骤:确定由所述接近度传感器发出的能量的回波或反射的相对强度,并且确定反射表面是硬的还是软的和/或对所述用户设备到所述地面或所述地板的接近度的测量结果的可靠性。
根据第三方面,提供了一种计算机程序产品,其具有被实施在其中的计算机可读代码,所述计算机可读代码被配置为使得在由合适的计算机或处理单元运行时,所述计算机或所述处理单元执行上述的方法中的任一项。
根据本发明的第四方面,提供了一种用于使用跌倒检测系统来检测跌倒的方法,所述方法包括:使用移动传感器来测量用户的移动;确定跌倒检测系统的用户穿戴设备的取向;根据所确定的取向来确定用户设备中的多个接近度传感器中的哪个为面向下,所述多个接近度传感器被以不同的取向分布在用户设备周围;使用被确定为面向下的一个或多个接近度传感器来测量所述用户设备到地面或地板的接近度;并且处理来自所述接近度传感器的测量结果和来自所述移动传感器的测量结果,以确定所述用户是否已经跌倒。
在第四方面的一些实施例中,多个接近度传感器被布置在阵列中,并且所述使用的步骤包括控制所述多个接近度传感器以根据所确定的取向将由所述阵列形成的波束导向为大体上垂直向下。
根据本发明的第五方面,提供了一种跌倒检测系统,所述跌倒检测系统包括被配置为由用户穿戴或携带的用户设备,所述用户设备包括:多个接近度传感器,其被以不同的取向分布在所述用户设备周围,所述多个接近度传感器用于测量所述用户设备到地面或地板的接近度;以及移动传感器,其用于测量所述用户的移动;所述跌倒检测系统还包括处理单元,所述处理单元被配置为确定所述用户设备的取向,根据所确定的取向来确定所述多个接近度传感器中的哪个为面向下;控制所确定的一个或多个接近度传感器以测量所述用户设备到所述地面或所述地板的接近度;并且处理来自所述移动传感器的测量结果和来自所述接近度传感器的测量结果,以确定所述用户是否已经跌倒。
根据本发明的第六方面,提供了一种用于使用跌倒检测系统来检测跌倒的方法,所述跌倒检测系统包括被布置为大体上面向相同的方向以形成阵列的多个接近度传感器,所述方法包括:使用移动传感器来测量用户的移动;控制所述阵列以测量在不同方向上到目标的距离;处理在不同方向上的距离测量结果,以确定所述目标的范围或延伸;根据所述目标的所确定的范围或延伸来确定所述目标是否为地面或地板;并且在所述目标被确定为所述地面或所述地板时处理对所述用户的所述移动的测量结果和所述距离测量结果,以确定所述用户是否已经跌倒。
根据本发明的第七方面,提供了一种跌倒检测系统,所述跌倒检测系统包括被配置为由用户穿戴或携带的用户设备,所述用户设备包括:多个接近度传感器,其被布置为大体上面向相同的方向以形成阵列,所述多个接近度传感器用于测量所述用户设备到地面或地板的接近度;以及移动传感器,其用于测量所述用户的移动;所述跌倒检测系统还包括处理单元,所述处理单元被配置为控制所述阵列以测量在不同方向上到目标的距离;处理在不同方向上的距离测量结果,以确定所述目标的范围或延伸;根据所述目标的所确定的范围或延伸来确定所述目标是否为所述地面或所述地板;并且在所述目标被确定为所述地面或所述地板时处理对所述用户的所述移动的测量结果和所述距离测量结果,以确定所述用户是否已经跌倒。
附图说明
现在将参考附图,仅通过范例的方式来描述本发明的示范性实施例,在附图中:
图1示出了穿戴根据本发明的腕戴式跌倒检测系统的用户,其中用户直立或行走;
图2示出了穿戴根据本发明的腕戴式跌倒检测系统的用户,其中用户躺在地面或地板上;
图3为根据本发明的实施例的跌倒检测系统的方框图;
图4为图示操作根据第一实施例的跌倒检测系统的方法的流程图;
图5为对根据第二实施例的跌倒检测系统的图示;
图6为图示操作根据第二实施例的跌倒检测系统的方法的流程图;
图7示出了穿戴腕戴式跌倒检测系统的用户,所述用户直立并且接近桌子;并且
图8为图示操作根据第三实施例的跌倒检测系统的方法的流程图。
具体实施方式
如上文在背景部分中所描述的,已经发现,现有的跌倒检测方法——其基于对来自腕戴式跌倒检测系统中的移动传感器的测量结果的分析——不能提供足够高的检测速率而同时限制因能够发生在正常日常活动(例如,行走、坐等)中的腕部的移动和明显撞击(它们否则并非源自于用户的跌倒)造成的假警报的数目。这些现有的跌倒检测方法从移动传感器测量结果导出包括取向改变、高度改变、垂直速度和/或撞击幅值的特征,以确定跌倒检测系统的用户是否已经遭受跌倒。
因此,根据本发明,通过在跌倒检测系统中包括能够测量跌倒检测系统到地面或地板的接近度的额外的传感器,腕戴式跌倒检测系统的可靠性得到改善。接近度传感器可以使用用于检测跌倒检测系统到地面或地板的接近度的一种或多种模态。
在优选实施例中,接近度传感器使用声音或光,以通过测量声音或光的脉冲的发出与脉冲的回波(反射)的接收之间的时间来测量到目标的距离。能够使用声音或光在特定介质中的已知速度和所测量的时间来确定往返距离(以及因此到产生回波的目标的距离)。此外,所反射的声音或光信号的强度可以被用作对距离和/或表面类型的量度。在一些情况中,由于在接近度传感器与目标之间的距离可以随着距离被测量而改变,因此在接收到的脉冲的反射中可能存在多普勒频移,并且能够分析该多普勒频移作为接近度检测的部分。
接近度传感器也能够或备选地测量电容或电感的改变,以估计到目标的接近度。分别针对电容性接近度传感器或电感性接近度传感器的电场或磁场的改变能够指示目标是否接近传感器。
作为另外的备选方案或额外方案,接近度传感器能够包括测量光亮度的光传感器,并且亮度水平能够用于估计到目标的接近度。例如,当所测量的亮度水平为低时(可能在其中所测量的亮度为相对地高的时期之后),这能够指示光传感器已经被诸如地板的目标挡住。光传感器也能够或备选地通过测量到目标的焦深和/或视界来确定接近度。
使用该传感器测量的跌倒检测系统到地板或地面的接近度将提供能够被使用在跌倒检测算法中以确定用户是否已经跌倒的另一特征。
通常,根据优选实施例的接近度传感器包括发出器和接收器,其中,所述发出器发出声音或光的短脉冲,所述接收器测量被接近传感器的目标的表面反射的对应信号。接近度传感器常常被设计为使得发出器和接收器被放置为紧密接近,同时防止二者之间的直接耦合。接收器的灵敏度响应也被设计为密切匹配发出器的信号的响应。例如基于超声的接近度传感器——其发出为40kHz的超声信号——将优选地包括其峰值响应以40kHz为中心的接收器。存在于一些计算机鼠标中的光换能器可以适合用作根据在本文中描述的实施例的跌倒检测系统中的接近度传感器。在那些实施例中,也可以有用的是使用该光传感器来测量传感器在目标或表面(例如,地板)上的位移。
图1和图2图示了包括接近度传感器的跌倒检测系统在确定用户是否已经跌倒中的使用。用户1在他们的腕部上携带或穿戴包括接近度传感器的跌倒检测系统2。跌倒检测系统2中的接近度传感器优选地(但不是必须地)发出如上文所描述的声音或光的脉冲,以测量到地面或地板的距离。跌倒检测系统2能够对来自接近度传感器的测量结果应用阈值,以确定跌倒检测系统2(以及因此用户1的腕部)是否足够接近地面或地板,以表明可能的跌倒。该阈值距离在图1和图2中被指代为d,并且具有在0.1米至0.5米的区域内的典型值。
当用户1如图1中正常站立或行走时,由跌倒检测系统2中的接近度传感器测量的距离将大于阈值距离,表明用户1没有躺在地面或地板上。该特征减小跌倒检测算法检测到跌倒已经发生的可能性。使用常规的跌倒检测算法,如果用户1意外地使他们的腕部碰撞某个家具,产生可测量的撞击,并且存在某种取向和高度改变(这能够在用户的腕部的正常移动中发生),则可能检测到跌倒。然而,根据本发明使用的接近度传感器的测量结果将指示腕部并不靠近地板或地面,这将减小该事件被归类为跌倒的可能性。而且,有可能跌倒检测算法的配置(例如,算法中使用的某些假设、阈值和/或参数)可以产生指示跌倒(与否)的输出,根据本发明的接近度传感器的使用能够帮助将其隔离为假警报。例如,如果用户举起他们的腕部并再一次放下,则算法可能碰巧在举起与放下的时间间隔中检查到高度改变,并得出结论为显著的高度降低已经发生,但是如果算法检查到从就在举起之前的高度的高度降低,则将不会检测到高度降低。
然而,如果用户1已经跌倒并且他们如图2中所示躺在地面或地板上,则由跌倒检测系统2中的接近度传感器测量的距离将小于阈值距离d,并且对该特征的检测能够增大跌倒被跌倒检测算法检测到的可能性。
在图3中示出了根据本发明的实施例的跌倒检测系统2。在本发明的优选实施例中,跌倒检测系统2被包括在用户设备3中,所述用户设备3被设计为由用户戴在他们的腕部上,尽管应当认识到,本发明不限于该使用,并且用户设备3能够被代替地设计为被穿戴在用户的腰部处,在他们的胸部或背部上,或者作为坠饰在他们的颈部周围。在腕戴式实施例中,用户设备3可以被提供为腕带、手环或手表的形式。
跌倒检测系统2(用户设备3)包括用于测量用户1的移动的一个或多个传感器。在该实施例中,跌倒检测系统2包括两个移动传感器,测量跌倒检测系统2经历的(三维)加速度的加速度计4,以及测量气压或气压的改变的气压传感器6。移动传感器4、6被连接到处理单元8。处理单元8接收来自移动传感器4、6的测量结果,并处理该测量结果以确定跌倒检测系统2的用户1是否可能已经遭受跌倒。尽管在该实施例中示出两个移动传感器,但是应当认识到,根据备选实施例的跌倒检测系统1可以仅包括一个移动传感器(例如仅加速度计4)。在又另外的实施例中,跌倒检测系统2能够包括额外的或备选类型的移动传感器,例如,陀螺仪或磁强计。在一些实施例中,跌倒检测系统2也可以包括用于测量生理方面的传感器,例如,皮肤导电传感器和/或光体积描记(PPG)传感器。
跌倒检测系统2也包括发射器或收发器电路10,所述发射器或收发器电路10允许跌倒检测系统2在检测到跌倒时,或用户1以其他方式(例如通过按下存在于系统2中的个人帮助按钮(PHB))请求帮助时,发射警报信号。发射器或收发器电路10能够被配置为与和跌倒检测系统2相关联的基站通信(所述基站然后能够发出来自健康照护提供者或急救服务的警报或求救),或者经由公共电话网(例如,移动电信网络)通信到远程站(例如位于健康照护提供者的呼叫中心)。在发射器或收发器电路10被配置为与基站通信时,电路10可以根据任何已知的无线技术来配置,例如,Wi-Fi、蓝牙、近场通信(NFC)等。在发射器或收发器电路10也或备选地被提供为使得能够利用公共电话网络(例如,移动电话网络)通信时,电路10也可以或备选地被配置为与任何合适类型的二代、三代或四代通信网络一起使用,包括GSM、WCDMA、LTE等。而且,尽管未在图3中示出,但是跌倒检测系统2可以包括扬声器和/或麦克风,以使得用户1能够与健康照护提供者或急救服务通信。
跌倒检测系统2也包括存储器模块12,所述存储器模块12被连接到处理单元8并且所述存储器模块12能够存储来自移动传感器4、6的测量数据、对测量数据的处理或预处理的结果和/或计算机可读代码,以使得处理单元8能够运行跌倒检测算法和/或以其他方式控制跌倒检测系统2的操作。
应当认识到,存储器模块12可以仅存储最新测量数据,并且也可以使用发射器或收发器电路10将该测量数据发射到远程服务器或经由基站发射该测量数据以供存储。
根据本发明,跌倒检测系统2包括一个或多个接近度传感器14,所述接近度传感器14测量跌倒检测系统到地面、地板或其他目标的距离。(一个或多个)接近度传感器14被连接到处理单元8。接近度传感器14可以被安装在跌倒检测系统2的主壳体中,或者接近度传感器14可以被安装在用于将跌倒检测系统2附着到用户1的环或带的部分中。
如上文所指出的,接近度传感器14优选地通过发出声音或光的脉冲并测量从脉冲的发出到对从目标反射的回波的接收的飞行时间来测量到目标(例如,地面或地板)的距离。接近度传感器14可以包括执行发射功能和接收功能两者的声音或光换能器,而在其他实施例中,接近度传感器14可以包括单独的发射器/发出器部件和接收器部件。
在特定实施例中,接近度传感器14能够使用超声来测量距离。当采用超声时,由超声发射器发出具有超过人类听觉的频率(即,大于20kHz)的短脉冲。接收器然后聆听所反射的脉冲或回波。给定声音在特定介质中的速度和在所发射的脉冲与所接收的回波之间的延迟,能够确定往返距离。接近度传感器14与反射的点之间的距离对应于往返距离的一半。超声用于测量距离的使用是有利的,这是由于超声信号具有良好的方向性(因此反射可能仅从大体上在发射器“前方”的目标发生),并且几乎没有来自高强度环境声音的干扰,这是由于高强度环境声音将在比超声信号更低的频率处。
由于声音在特定介质中的速度取决于该介质的温度,因此在一些实施例中,跌倒检测系统2包括温度传感器,并且所测量的温度用于校正在距离(接近度)计算中使用的声速值。代替提供温度传感器,如果要求针对温度对声速的校正,则跌倒检测系统2能够包括被存储在存储器模块12中的表格,所述表格将一年中的时间(例如在季节、月份等方面)和/或一天中的时间映射到用于计算距离(接近度)的典型温度(或基于该典型温度的声速)。
在备选实施例中,接近度传感器14能够包括基于光的换能器,例如与光电二极管组合的红外LED或激光器(所述光电二极管对由LED发出的光的波长敏感),以测量从传感器14到目标的距离。
接近度传感器14能够将所测量的距离输出到处理单元8,所述处理单元8通过将距离与阈值进行比较来将所测量的距离转换成接近度量度(例如接近目标或地板,或者不接近目标或地板),或者备选地,接近度传感器14自身能够将所测量的距离转换成接近度量度,并将接近度量度输出到处理单元8。
在一些实施例中,如下文参考图5更加详细地描述的,跌倒检测系统2可以包括多个接近度传感器14,所述多个接近度传感器14能够被分布在跌倒检测系统2的壳体周围或腕带或腰部周围的带子并且被布置为不同的取向,以使得能够测量到地面、地板或其他目标的距离,而无论跌倒检测系统2的取向如何(并且因此无论用户的腕部的取向如何)。
在提供多个接近度传感器14时,传感器14能够被放置为大体上面向相同的方向的成对的(或更多个的),并且它们能够被一起驱动为在所发出的超声信号中创建波束效应。这能够使得传感器14的“观看”方向的宽度能够变窄,并且因此提供对在波束的方向上的距离的更加准确的测量结果。这也能够使得能够通过使与所使用的波长有关的信号(脉冲)的相位变化来使波束的方向变化,邻近的传感器14(在该范例中为成对的/三个一组的)被所述信号(脉冲)激发。如下文更加详细地描述的,使波束的方向变化允许在不同的方向上执行接近度测量,其继而提供了对(接近的)目标的延伸的量度。在该情况中,在传感器14被分布在跌倒检测系统2周围以允许测量距离而无论跌倒检测系统2的取向如何时,传感器14可以被安装为成对的或三个一组的以用于波束控制,其中,被分布在跌倒检测系统2周围的多个对/三个一组用于全局覆盖。
多个接近度传感器14也可以包括不同类型的接近度传感器,所述不同类型的接近度传感器被分组成被分布在跌倒检测系统2的壳体周围的一个或多个簇。这样的实施例对于克服给定的接近度传感器的某些限制是有益的。例如,一方面,深色表面吸收光,并且因此超声接近度传感器将提供更加准确的接近度检测。另一方面,吸声材料可以导致差的超声接近度检测,而基于红外的接近度检测器可以不受影响。
多个接近度传感器14也可以或备选地被提供为被放置在用户的身体上的多个位点处。这允许测量用户的身体的不同部分到地面或地板的接近度,增加了接近度检测的可靠性(例如在身体的一个部分上的接近度传感器14给出指示该身体部分不靠近地面或地板的假阳性测量结果的情况中)。在该情况中,那些接近度传感器14中的至少一个能够被集成到在图1中示出的跌倒检测系统2的部件的剩余部分的单独的壳体或可穿戴部件中。在该情况中,那些其他接近度传感器14将被提供具有用于使得接近度或距离测量结果能够被传送到处理单元8以供分析的器件。测量结果可以通过有线或无线(例如,WiFi、蓝牙、近场通信(NFC)或Zigbee)连接被传送到主跌倒检测系统单元2。
本领域技术人员应当认识到,图3仅示出了跌倒检测系统2中要图示本发明所要求的部件,并且跌倒检测系统2能够包括除所示出的那些以外的其他部件。例如,跌倒检测系统2将包括电池或其他便携式电源。跌倒检测系统2还可以包括音响警报单元,所述音响警报单元能够在处理单元8确定用户1已经遭受跌倒时被处理单元8激活。跌倒检测系统2也可以被提供具有按钮(也未在图3中示出),所述按钮允许用户1在他们要求辅助时手动激活音响警报单元(或者,在一些情况中,在不要求辅助时停用警报)。在另外的或备选实施例中,跌倒检测系统2可以包括卫星定位系统(SPS)接收器,例如,全球定位系统(GPS)接收器,用于跟踪跌倒检测系统2的位置。关于跌倒检测系统2的位置的信息能够在警报被触发时被发射到呼叫中心,以使得能够将帮助或辅助将其发送到正确的位置。
在对图3中示出的实施例的备选实施例中,跌倒检测系统2能够包括用户设备3,所述用户设备3大体上对应于图3中示出的用户设备3,但是跌倒检测系统2还包括底座单元,所述底座单元被定位在用户1的家中并且所述底座单元与用户设备3无线通信。底座单元也可以充当用户设备3的充电站。底座单元可以包括用于使得能够经由公共交换电话网和/或移动通信网络在用户与远程呼叫中心(例如,急救服务)之间的通信的电路,和/或可以提供到因特网的连接。在该系统2的一些实施方式中,根据本发明的处理和操作能够由用户设备3中的处理单元10执行,其中,底座单元仅被提供为有助于与远程呼叫中心/急救服务/因特网的通信。在备选实施方式中,用户设备3能够使用发射器/收发器电路10将由移动传感器4、6和(一个或多个)接近度传感器14获得的测量结果传送到底座单元,并且底座单元中的处理单元能够使用该测量结果来执行根据本发明的处理和操作。该后一实施例具有这样的优点:即,用户设备3的功耗能够得到实质性的减少。在用户设备3连接到由用户1拥有的底座单元时,能够使用任何已知的无线技术进行连接,例如,Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、近场通信(NFC)等。
如下文所讨论的,跌倒检测系统2使用跌倒检测算法,所述跌倒检测算法将由接近度传感器14测量的接近度值与从来自(一个或多个)移动传感器4、6的测量结果导出的其他特征(例如,高度改变、撞击、取向等)一起处理,以确定用户1是否已经跌倒。在一些实施例中,当执行完整的跌倒检测处理时,确定特征值的集合(包括接近度传感器值)是否在对应于跌倒的(多维)区域中。优选地,针对特征值的集合确定指示跌倒的可能性的值,并且将该可能性与阈值进行比较,以确定跌倒是否已经发生。备选地,能够将每个个体特征值与各自的阈值进行比较,并且在某个数目的特征超过它们的阈值时检测到跌倒。在另一备选方案中,能够分阶段运行完整的跌倒检测算法,其中,特征或各个特征是从每个阶段导出的,并且每个阶段仅在先前阶段中导出的特征与跌倒已经发生相一致时才被触发。然后在归类器中测试所导出的特征,以确定跌倒是否已经发生。该类型的对特征值的分阶段计算(其中相对于阈值测试每个值)被称作状态机。
图4中示出了操作跌倒检测系统2以检测用户1是否已经跌倒的方法。在该实施例中,认识到接近度传感器14在全部时间都被激活时能够消耗大量功率,并且由于接近度传感器14可以仅在跌倒已经发生时提供对其特征(即,在撞击或高度改变事件之后,跌倒检测系统2/用户1到地面或地板的接近度)的有用测量结果,因此接近度传感器14仅在检测到可能的跌倒,继之以对来自移动传感器4、6中的一个或多个的测量结果的某种处理时,被激活。该实施例使得接近度传感器14能够用于改善跌倒检测算法的可靠性,而不实质性地增加跌倒检测系统2的平均功耗。
因此,在第一步骤——步骤101中,使用一个或多个移动传感器4、6来测量用户1的移动。亦即,移动传感器4、6中的一个或多个被激活(即,通电)并且对移动的测量结果被传感器4、6提供到处理单元8以供分析。在该步骤中,(一个或多个)接近度传感器14被停用并且因此不发出声音或光(针对该类型的传感器视情况而定)。在一些情况中,处理单元8能够控制跌倒检测系统2,使得不对(一个或多个)接近度传感器14供电,但是在其他情况中,能够继续向接近度传感器部件供电,但处理单元8控制(一个或多个)接近度传感器14,使得它们不激活它们的换能器。
在步骤103中,处理单元8(或者,在上文描述的备选实施例中,基站中的处理单元)处理在步骤101中获得的对用户1的移动的测量结果,以确定用户1是否可能已经遭受跌倒。在该阶段,测量结果仅被处理以确定跌倒是否可能已经发生(即,处理测量结果以看看是否存在跌倒已经发生的某种指示物或触发特征),以及因此是否可能要求另外的测量结果和/或对测量结果的更加详细的分析(即,完整跌倒检测算法的运行),以证实跌倒是否已经实际发生,并且是否需要触发警报。结果,处理单元8在该阶段不是必须运行完整的跌倒检测算法。
跌倒能够广义地以以下为特征:即,例如,海拔在0.5米至1.5米左右的改变(该范围取决于要穿戴跌倒检测系统2的身体的部分以及用户1的高度而可以不同),以显著撞击告终,继之以在其中用户1不怎么移动的时期。因此,在如上所述的跌倒检测算法中,能够处理移动传感器测量结果以提取针对一个或多个特征的值,所述一个或多个特征包括高度/海拔的改变(特别是降低)(其通常是从来自气压传感器6的测量结果导出的,但是也能够或备选地是从来自加速度计4的测量结果导出的,例如,在气压传感器6被省略时)、在海拔的改变发生的时间附近的最大活动水平(即,撞击)(通常是从来自加速度计4的测量结果导出的)、在其中用户1在撞击之后相对不活动的时期(再一次通常是从来自加速度计4的测量结果导出的)、垂直速度、自由落体的发生(通常是从来自加速度计4的测量结果导出的)、跌倒后取向的改变(通常是从来自加速度计4或来自陀螺仪(如果存在的话)的测量结果导出的)以及在检测到的撞击之后对高度/海拔增加的指示。
在步骤103中,处理单元8优选地处理移动测量结果,以检测通常发生在跌倒期间的选定触发特征,其中,该选定(触发)特征的检测提供了对跌倒可能已经发生的指示(在该阶段处理单元8不计算跌倒的其他特征,例如上文列出的那些)。由于跌倒检测系统2需要针对跌倒连续监测用户1,因此针对单个触发特征对移动传感器测量结果的该有限的处理帮助使跌倒检测系统2的功耗最小化。
在步骤103的优选实施例(其在跌倒检测系统2包括气压传感器6时尤其优选)中,处理单元8处理移动测量结果,以检测某个高度改变(并且尤其是高度降低)是否已经发生。所要求的高度改变能够为0.5米,或者考虑到跌倒检测系统2被携带在用户的身体上的哪里和/或用户1的高度或其他物理特性而为任何其他合适的值。在备选优选实施例(其在跌倒检测系统2包括加速度计4但不包括气压传感器6时尤其优选)中,处理单元8能够处理移动测量结果,以检测在移动测量结果中是否存在撞击(其幅值大于阈值),从而识别跌倒是否可能已经发生。在备选优选实施例中,处理单元8能够处理移动测量结果,以检测在移动测量结果中是否存在不同的特征或另外的特征(例如,长于阈值时间段的自由落体),从而识别跌倒是否可能已经发生。在一些实施例中,不是必须执行在步骤103中对移动测量结果执行的处理而产生针对选定特征的尤其精细的(即,准确的)值,这能够使得能够以减少的计算工作量确定针对该特征的值。
应当认识到,在步骤103中执行的处理能够被实时地或接近实时地执行,以在可能的跌倒一发生就被检测到,或者甚至在跌倒自身的物理行动期间检测到可能的跌倒。例如,利用对加速度计4测量结果和/或气压传感器6测量结果的实时或接近实时的处理以检测高度改变和/或自由落体,能够在用户1撞击地面之前检测到可能的跌倒(其由大于阈值高度降低的高度降低或长于阈值时间段的自由落体指示)。
在步骤105中,确定是否已经检测到可能的跌倒。例如,在步骤103包括确定高度改变时,如果在移动测量结果中检测到至少为0.5米的高度降低,则检测到可能的跌倒。在步骤103包括确定撞击幅值时,如果检测到撞击具有大于阈值的幅值,则检测到可能的跌倒。
如果在步骤103中没有检测到可能的跌倒(例如,不存在或存在不足的高度降低或不足幅值的撞击),则该方法返回到步骤101,并且收集并针对可能的跌倒分析对用户1的移动的另外的测量结果。
然而,如果在步骤103中检测到可能的跌倒(例如,检测到至少为0.5米的高度降低,或具有足够幅值的撞击),则该方法移动到步骤107,在步骤107中,激活(一个或多个)接近度传感器14,以便测量用户1的身体中的跌倒检测系统2/用户设备3被附着到的部分到地面或地板的接近度。步骤107可以包括处理单元8控制跌倒检测系统2,使得向(一个或多个)接近度传感器14供电,从而激活换能器视情况发出光或声音,或者步骤107可以包括处理单元8直接控制(一个或多个)接近度传感器14以激活它们的换能器。由(一个或多个)接近度传感器14测量的(一个或多个)距离或(一个或多个)接近度量度(如果是由(一个或多个)接近度传感器14确定的)被输出到处理单元8。
如上文所指出的,利用在步骤103中对移动传感器测量结果的实时或接近实时的处理,可以在实际跌倒仍在进行中的同时检测到可能的跌倒,这能够引起(一个或多个)接近度传感器14在撞击发生之前被激活/通电。
在一些实施例中,尤其是在跌倒检测算法基于状态机概念时,步骤105中对可能的跌倒的检测有可能基于在步骤107中决定激活接近度传感器14之前对多个跌倒特征的分阶段检测。
在一些实施例(未在图4中示出)中,在步骤105中对可能的跌倒的检测之后,能够由跌倒检测系统2发出警报,以便开始使用户1得到帮助的处理。
在步骤109中,处理单元8(或者在备选实施例中为基站中的处理单元)处理来自(一个或多个)接近度传感器14的测量结果,以确定用户1是否已经跌倒。
在一些实施例中,在步骤105中对可能的跌倒的检测之后,步骤109能够包括简单地确定跌倒检测系统2是否接近地面或地板,并在此基础上接受或驳回可能的跌倒(即,如果系统2接近地面或地板(例如,距离<d)则可能的跌倒得到证实,并且如果系统2不接近地面或地板(例如,距离>d)则驳回可能的跌倒)。
在其他实施例中,在步骤105中对可能的跌倒的检测之后,步骤109能够包括将所测量的接近度和先前计算的触发特征输入到归类器中,以确定跌倒是否已经发生。在又另外的实施例中,步骤109能够包括状态机处理的继续,在其中根据移动传感器测量结果来计算一个或多个另外的特征,并且然后在将该特征输入到归类器之后检测到跌倒。在又另一实施例中,当跌倒检测算法不是基于状态机概念时,步骤109能够包括根据移动传感器测量结果来确定一个或多个另外的跌倒特征,并且与接近度测量结果一起处理那些跌倒特征,以确定用户1是否已经跌倒。
在一些实施例中,尤其是在根据移动传感器测量结果计算出高度改变时,能够计算跌倒检测系统2到地面或地板的接近度的改变(如果接近度传感器14在进行中的跌倒期间足够早地被激活),并将所述改变与所计算的高度改变进行比较,并且该比较的结果能够被输入到跌倒检测算法。
由于本领域技术人员将意识到能够用于根据移动传感器测量结果来确定用户是否已经遭受跌倒的各种算法和技术,因此在本文中将不详细描述在步骤109的实施例中由处理单元8执行的分析。如上文所指出的,在一些算法中,从测量结果导出的特征值的集合被提供到归类器,所述归类器已经被优化为基于特征值在跌倒与非跌倒之间进行判断。接近度测量结果能够被输入到该归类器中作为额外的特征值,并且用于影响或导出跌倒已经发生的可能性值。如下文参考图7和图8所讨论的,使用接近度传感器14导出的、能够被输入到阈值序列(状态机)或归类器的另一或备选特征为(已经测量了到其的距离的)目标的范围或“延伸”。该范围或延伸指示(已经测量了到其的距离的)目标有多大可能是地板或地面。
在完成了在步骤109中对测量结果的处理之后(或者在某些情况中在步骤107中测量了到目标的距离之后并且在步骤109之前),(一个或多个)接近度传感器14被停用/断电,以使跌倒检测系统2的功耗最小化(步骤111)。
备选地,不是在步骤109中对测量结果的处理已经发生之后对(一个或多个)接近度传感器14进行停用或断电,而是(一个或多个)接近度传感器14能够用于在检测到跌倒之后检测用户1是否起来。因此,如果在步骤109中检测到跌倒,则(一个或多个)接近度传感器14能够保持通电或激活,以继续测量(一个或多个)传感器14与目标/地面之间的距离。处理单元8能够监测由(一个或多个)接近度传感器14输出的所测量的距离,以确定用户1是否起来(例如通过检测所测量的距离是否变得大于阈值距离d)。一旦已经检测到用户1已经起来,则(一个或多个)接近度传感器14可以如步骤111中所示的被断电/停用。在一些情况中,使用接近度测量结果对用户1是否已经起来的检测也能够将跌倒检测单元2的取向考虑在内(如下文所讨论的),以便将用户1从地板起来与用户1向上够以尝试并起来区分开。
尽管未在图4中示出,但是在步骤109中对跌倒的检测或证实后,跌倒检测系统2能够触发警报以为用户1求救。触发警报可以包括激活跌倒检测系统2中的音响警报单元,和/或启动呼叫或以其他方式向远程位置(例如,呼叫中心或急救服务)发送警报消息或信号。
如上文所指出的,在一些实施例中,跌倒检测系统2能够包括被分布在跌倒检测系统2的壳体或腕带周围并且被布置为不同的取向的多个接近度传感器14,以使得能够测量到地面、地板或要测量的其他目标的距离,而无论跌倒检测系统2的取向如何(以及因此无论用户的腕部的取向如何)。图5中示出了根据该实施例的跌倒检测系统2。在该实施例中,跌倒检测系统2/用户设备3为具有被分布在腕带周围的五个接近度传感器14a-14e(尽管能够提供更多或更少的接近度传感器)的腕带的形式。接近度传感器14a-14e每个从腕带面向外(如由虚线箭头所指示的)。腕带也包括壳体16,所述壳体16容纳跌倒检测系统2的其他部件(例如,如图3中所示)。
当与图5中的跌倒检测系统2一起使用时,图4的步骤107能够包括在检测到可能的跌倒时,对全部接近度传感器14a-14e进行激活或通电。在一些实施例中,接近度传感器14a-14e能够以循环(即,顺序地)的途径被激活,以防止接近度传感器之间的串扰,并且能够相对于接近度传感器14a-14e中的一个的位置作为参考而计算作为方位角的函数的接近度地图。该“参考”传感器能够为面向下的接近度传感器14。
然而,在优选实施方式中,在检测到可能的跌倒时仅对面向下(或最接近于面向下)的接近度传感器14进行激活或通电。以此方式,能够测量到地面或地板的距离,而无论腕部的取向如何并且也无论被附着到用户的腕部的跌倒检测系统2的取向如何,不必对全部的接近度传感器14进行激活或通电。图6示出了用于代替图4中的步骤107而实施跌倒检测系统2中的该特征的各个示范性步骤。
在步骤121(其发生在步骤105中检测到可能的跌倒之后)中,处理来自跌倒检测设备2中的加速度计4的测量结果,以识别加速度中因重力产生的分量和重力作用的方向。重力作用的方向指示跌倒检测设备2的取向,并且更确切地其指示垂直方向以及因此(接近的)地板(如果存在的话)应当被预期所在的方向。
在步骤123中,根据跌倒检测系统2的所确定的取向来确定接近度传感器14a-14e中哪个为面向下。为了实现该目的,跌倒检测设备2能够被预先配置为具有对接近度传感器14a-e的识别,以针对跌倒检测系统2的给定取向进行使用(尽管本领域技术人员应当认识到,这能够以备选方式来实施)。因此,该步骤能够包括寻找适当的接近度传感器14a-e以针对所确定的取向进行使用。假定图5中示出的跌倒检测系统2的取向,应当注意,在该情况中,用于测量到地面或地板的距离的适当的接近度传感器为传感器14c。
然后,在步骤125中,对选定的接近度传感器14a-e进行激活或通电,以测量到地面或地板的距离。该方法然后移动到图4的步骤109,并如上文所述的继续进行。
当存在被布置在跌倒检测系统2周围的阵列中的两个或更多个接近度传感器14时,存在图6中的方法的备选实施例,在所述备选实施例中,步骤125能够包括激活在步骤123中被确定为面向下(或最接近面向下)的接近度传感器14的阵列,并驱动接近度传感器的阵列将波束导向为向下,以测量到地面或地板的距离/接近度。
也应当认识到,根据跌倒检测系统2的取向来激活适当的接近度传感器14(或控制阵列对波束进行导向)的方法能够应用于这样的跌倒检测系统2:其不应用图4中功率降低方法,并且连续地操作至少一个接近度传感器14以测量到地面或地板的距离。在该方法的该应用中,连续地监测跌倒检测设备2的取向并且对面向下的接近度传感器14进行激活或通电。如果或者当取向改变使得激活的接近度传感器14不再是最为面向下的传感器14时,跌倒检测系统2切换为使用最为面向下的接近度传感器14。
作为对在其中存在被分布在柔性腕带(或用于将系统2附着到用户1的身体的不同部分的其他柔性工具,例如,柔性腰带或颈部挂绳)周围的多个接近度传感器14的实施例的另外的修改,应当认识到,由于不同的用户具有不同大小的腕部,因此腕带的柔性性质意味着每个接近度传感器14面向的方向将取决于用户的腕部的大小和形状。针对每个接近度传感器14的取向上的该变化能够通过以下方式来检测:即,包括与每个接近度传感器14一起的各自的取向传感器(例如,加速度计或磁强计),并且根据对每个位点处的加速度或磁场的测量结果来确定在每个接近度传感器14处的重力作用的方向。所确定的重力的方向然后能够用于确定每个接近度传感器14面向的方向,并且该信息能够被使用在图6的方法中,以选择适当的接近度传感器14来进行激活或通电。在一些情况中,对每个接近度传感器14的取向的分析可以仅需要在系统2第一次被用户1接通时执行,尽管在其他情况中能够在某个时间间隔之后重复该分析。
如上文所指出的,多个接近度传感器14能够被放置在两个、三个或更多个传感器的线性或非线性的1维、2维或3维阵列中,所述多个传感器大体上面向相同的方向并且被一起驱动以利用波束形成效应来使得能够改变观看方向的宽度和/或使得能够使波束的方向变化或转向。使波束的方向变化允许在不同的方向上执行接近度测量,这继而允许对要确定的(接近的)目标的范围或延伸的量度。
目标(已经由接近度传感器14测量了到该目标的距离)的伸展能够指示目标是否为地面或地板,或某种其他目标,例如,桌子或门。大的伸展(即,目标延伸某个距离)提高了目标为地面或地板的可能性。
图7图示了在其中确定检测到的目标的范围可以是有用的情境。在图7中,在用户1的腕部上戴着跌倒检测系统2的用户1坐在桌子18旁。系统2中的接近度传感器14将测量到系统2下方的目标的距离。由于用户的腕部在桌子18上方,因此测量到的距离将非常短,并且在该情况中,测量到的距离在用于确定用户1/系统2是否接近地面或地板的阈值距离d以下。因此,在该情境中,接近度传感器14可以提供不正确地指示用户1/系统2在地板上的测量结果。然而,在某些实施例中,接近度传感器14的阵列能够被控制为测量所检测的目标的范围,这在图7的范例中将揭示当波束被导向越过桌子18的边缘20时到目标的显著更大的距离(尤其是在用户1的肘部的方向上,这在用户的腕部上的跌倒检测系统2的取向已知时可以是已知的),从而降低所测量的距离(其在d以下)为到地面或地板的距离的可能性。
图8图示了确定目标的范围或延伸的方法,所述方法能够作为图4的步骤107的部分被执行。一旦两个或更多个接近度传感器14的阵列已经在对可能的跌倒的检测之后被激活或通电,处理单元8(或与接近度传感器14的阵列相关联的单独的处理/控制单元)控制阵列在第一方向上(视情况)发出光或声音的波束(步骤131)。在步骤131中对阵列的控制包括对接近度传感器14中的每个施加驱动信号,其中,在驱动信号之间具有已知的相位差。来自每个传感器14的发出之间的相位差引起发出干扰并产生经定向的波束。
使用在第一方向上发出的波束来测量到目标的距离(步骤133)。以类似于单个接近度传感器14实施例的方式执行该步骤,并且该步骤涉及确定所发出的信号与来自目标的反射的往返时间。
然后,在步骤135中,改变驱动信号的相对相位,以更改波束方向。在所更改的波束方向上测量到目标的距离(步骤137)。备选地,当存在在跌倒检测系统2的壳体周围的面向不同方向的传感器14的多个阵列时,在来自传感器14的特定阵列的波束的某些方向角度处,不是进一步更改波束的方向,而是可以优选地切换为使用传感器14的另一(邻近)阵列,所述另一(邻近)阵列可以更好地被放置为测量到目标的距离,或者可以优选地使用两个阵列用于更好的准确度。
要求在多个方向上对到目标的距离的许多测量结果,以便对目标的范围或延伸做出判断。因此,在步骤139中,确定是否已经取得足够的距离测量结果。如果没有,则该方法返回到步骤135并且针对新的方向进行重复。由于该方法的目的是检测用户是否在地面或地板上躺下,因此针对(突然的)边缘的搜索在用户的身体的方向上(即,在手臂的方向上)得以最佳地执行,其在用户的腕部上的跌倒检测系统2的取向已知时可以是已知的。此外,突然的边缘应当在距跌倒检测系统2一个身体的长度以内。
如果已经取得了足够数目的测量结果,则该方法移动到步骤141,在步骤141中,通过针对不同方向分析距离测量结果来确定目标的范围或延伸。总体上,具有某个范围但具有清楚、突然的边缘(例如,边缘20)的目标(例如,桌子18)将可在测量结果中检测到,这是由于在一系列大体上一致的距离测量结果之后将存在所测量的距离的显著增加。针对平坦的表面,距离将等于(h0)/cos(α),其中,α为测量的方向与垂直(根据来自加速度计4的测量结果中的重力的方向,它将是已知的)之间的角度,并且h0为在垂直方向上的距离。如果测量到目标的距离以辅助确定跌倒是否已经发生,则识别出目标具有短的范围(如在桌子18的情况中)能够指示跌倒已经发生的可能性为低,这是由于任何检测到的撞击可能是起因于用户1将他们的手撞到桌子18。当然,应当认识到,地面或地板并非具有无限的长度,并且在附近可能存在墙壁,但是,总体上,在墙壁处所测量的距离将不急剧增加。这能够根据所测量的距离得以分辨。地面或地板能够以高接近度(即,低距离)、大伸展,以及没有在其边缘(全部侧边上)处的突然的距离增量为特征。
所确定的距离和范围然后与从移动传感器测量结果导出的其他特征值一起在图4的步骤109中得到处理。
应当认识到,除了用于确定被检测到的目标的延伸的往返时间测量结果以外,所接收的回波强度的改变(其为波束角度的相对相位的函数)也能够被用作对延伸的量度。
也应当认识到,确定目标(已经由接近度传感器14测量了到该目标的距离)的范围或延伸的该方法能够应用于这样的跌倒检测系统2:其不应用图4中的功率降低方法,并且其连续地操作接近度传感器14的阵列,以便测量到地面或地板的距离。在该方法的该应用中,连续地测量到目标的距离并且确定其范围。
应当认识到,在其中多个接近度传感器14被放置在用户的身体上的多个位点处的实施例中,该方法也能够用于计算目标在这些位点上的延伸。
在图8的实施例中,多个接近度传感器14被一起驱动以创建波束并且以此方式完善测量结果的准确度。然而,代替使用波束形成途径和针对其延伸扫描目标,另一选项是组合来自如图5中被分布在跌倒检测系统2周围的多个传感器14的信息。检测目标的传感器14越靠近(即,在阈值距离d内),目标越可能延伸,并且因此目标越有可能为地板,暗示用户1躺在地面上。
除了范围或延伸以外,能够由接近度传感器14提供并且能够影响跌倒检测处理的另一特征值为由接近度传感器14发出的能量的回波或反射的相对强度。回波或反射的相对强度能够指示反射波束的表面有多硬或多软(其中,高强度指示硬的表面并且低强度指示软的表面),并且也能够指示从该表面获得的距离估计的可靠性(其中,可靠的范围估计要求强的回波)。
应当认识到,在其中多个接近度传感器14被放置在用户的身体上的多个位点处的实施例中,该方法也能够用于计算在这些位点上的表面的均质性。
在另一实施例中,接近度传感器14按次序地发出和聆听回波脉冲。给定接近度传感器14相对于彼此的位置,能够从结果得到的接近度测量结果导出附近的目标和环境的接近度图像。
在另一实施例中,接近度传感器14的一个或多个阵列能够用于测量到用户1的身体的不同部分的距离(例如通过在不同方向上对波束进行导向),并且然后能够根据接近度测量结果和跌倒检测系统2(以及因此腕部)的已知取向来推断用户1的姿势。例如,对身体从头到脚的不同部分的接近度测量结果可以使得跌倒检测系统2能够在坐姿(例如如图7中所示)、站立姿势(例如如图1中所示)和平躺姿势(例如如图2中所示)之间进行区分。
因此提供了一种用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统,其提供了与常规技术相比增加的跌倒检测可靠性。
尽管已经在附图和前面的描述中详细图示和描述了本发明,但是这样的图示和描述应当被认为是图示性或示范性的,而非限制性的;本发明不限于所公开的实施例。
本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及权利要求,在实践请求保护的发明时能够理解并实现对所公开的实施例的变型。在权利要求中,“包括”一词不排除其他元件或步骤,并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以实现在权利要求中记载的若干项的功能。尽管某些措施被记载在互不相同的从属权利要求中,但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。计算机程序可以被存储/分布在合适的介质上,例如与其他硬件一起或作为其他硬件的部分供应的光学存储介质或固态介质,但是也可以被以其他形式分布,例如经由互联网或其他有线或无线的电信系统。权利要求中的任何附图标记都不应被解释为对范围的限制。

Claims (15)

1.一种跌倒检测系统,包括:
用户设备,其被配置为由用户穿戴或携带,所述用户设备包括:
多个接近度传感器,其用于测量所述用户设备到地面或地板的接近度;
移动传感器,其用于测量所述用户的移动;以及
处理单元,所述处理单元被配置为:
处理来自所述移动传感器的测量结果以确定撞击的幅值,并且在所述撞击的幅值大于第一阈值时检测到可能的跌倒;
如果检测到可能的跌倒,则激活所述多个接近度传感器;
一起操作所述多个接近度传感器以使得能够使由所述多个接近度传感器形成的波束的方向变化或转向;并且
处理来自所述多个接近度传感器的测量结果,以确定所述用户是否已经跌倒。
2.如权利要求1所述的跌倒检测系统,其中,所述处理单元被配置为处理来自所述移动传感器的所述测量结果,以通过处理来自所述移动传感器的所述测量结果而确定高度的改变来检测可能的跌倒是否已经发生,并且所述处理单元被配置为处理所述测量结果,以在所述高度的改变大于第二阈值时检测到可能的跌倒。
3.如权利要求1或2所述的跌倒检测系统,其中,所述处理单元被配置为处理来自所述多个接近度传感器的所述测量结果和来自所述移动传感器的所述测量结果,以确定所述用户是否已经跌倒。
4.如权利要求1或2所述的跌倒检测系统,其中,所述多个接近度传感器被以不同的取向分布在所述用户设备周围。
5.如权利要求4所述的跌倒检测系统,其中,所述处理单元被配置为在检测到可能的跌倒时激活所述多个接近度传感器中的每个。
6.如权利要求4所述的跌倒检测系统,其中,所述处理单元被配置为在检测到可能的跌倒时处理来自所述移动传感器的所述测量结果,以确定所述用户设备的取向,根据所确定的取向来确定所述多个接近度传感器中的哪个为面向下,并激活被确定为面向下的所述接近度传感器。
7.如权利要求4所述的跌倒检测系统,其中,每个接近度传感器具有相关联的取向传感器,所述取向传感器用于确定所述接近度传感器的取向,并且其中,所述处理单元被配置为使用所述取向传感器来测量每个接近度传感器的所述取向,并且被配置为根据所测量的取向来确定每个接近度传感器正面向的方向。
8.如权利要求1或2所述的跌倒检测系统,其中,所述多个接近度传感器被布置为大体上面向相同的方向以形成阵列,并且其中,所述处理单元被配置为一起操作接近度传感器的所述阵列,以使得能够改变所述阵列的观看方向的宽度。
9.如权利要求8所述的跌倒检测系统,其中,所述处理单元被配置为在检测到可能的跌倒时处理来自所述移动传感器的所述测量结果,以确定所述用户设备的取向,并且所述处理单元被配置为一起操作接近度传感器的所述阵列,以根据所述用户设备的所确定的取向来将由所述阵列形成波束导向为向下。
10.如权利要求8所述的跌倒检测系统,其中,所述处理单元被配置为控制所述阵列以测量在不同方向上到目标的距离,并且被配置为处理在不同方向上的距离测量结果以确定所述目标的范围或延伸。
11.如权利要求8所述的跌倒检测系统,其中,所述处理单元被配置为控制所述阵列以测量在不同方向上到目标的距离,并且被配置为根据所接收的回波的强度来确定所述目标的范围或延伸,所接收的回波的强度是所述波束的相对相位的函数。
12.如权利要求10或11所述的跌倒检测系统,其中,所述处理单元被配置为根据所述目标的所确定的范围或延伸来确定由接近度传感器的所述阵列测量的所述距离是否为到所述地面、所述地板或另一目标的距离。
13.如权利要求12所述的跌倒检测系统,其中,所述处理单元被配置为在对来自所述接近度传感器的所述测量结果和来自所述移动传感器的所述测量结果的处理中使用所述处理的结果来确定通过所述目标测量的所述距离是否为到所述地面、所述地板或所述另一目标的,以确定所述用户是否已经跌倒。
14.一种用于检测跌倒的方法,所述方法包括:
使用移动传感器来测量用户的移动;
处理来自所述移动传感器的测量结果以确定撞击的幅值,并且在所述撞击的幅值大于第一阈值时检测到可能的跌倒;
如果检测到可能的跌倒,则激活多个接近度传感器,所述多个接近度传感器测量用户设备到地面或地板的接近度;
一起操作所述多个接近度传感器以使得能够使由所述多个接近度传感器形成的波束的方向变化或转向;并且
处理来自所述多个接近度传感器的测量结果,以确定所述用户是否已经跌倒。
15.一种用于存储计算机程序的计算机可读存储介质,所述计算机程序包括计算机可读代码,所述计算机可读代码被配置为使得在由合适的计算机或处理单元运行时,所述计算机或所述处理单元执行根据权利要求14所述的方法。
CN201480047096.5A 2013-08-26 2014-08-08 用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统 Expired - Fee Related CN105493163B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP13181710 2013-08-26
EP13181710.8 2013-08-26
PCT/EP2014/067071 WO2015028283A1 (en) 2013-08-26 2014-08-08 Method for detecting falls and a fall detection system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105493163A CN105493163A (zh) 2016-04-13
CN105493163B true CN105493163B (zh) 2019-08-06

Family

ID=49080679

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201480047096.5A Expired - Fee Related CN105493163B (zh) 2013-08-26 2014-08-08 用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统

Country Status (5)

Country Link
US (1) US9773397B2 (zh)
EP (1) EP3039660B1 (zh)
JP (1) JP6266112B2 (zh)
CN (1) CN105493163B (zh)
WO (1) WO2015028283A1 (zh)

Families Citing this family (56)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10664795B1 (en) 2013-09-20 2020-05-26 Amazon Technologies, Inc. Weight based item tracking
US10515309B1 (en) * 2013-09-20 2019-12-24 Amazon Technologies, Inc. Weight based assistance determination
US10713614B1 (en) 2014-03-25 2020-07-14 Amazon Technologies, Inc. Weight and vision based item tracking
US10657411B1 (en) 2014-03-25 2020-05-19 Amazon Technologies, Inc. Item identification
US10327649B1 (en) 2014-03-31 2019-06-25 Sensogram Technologies, Inc. Non-invasive wearable blood pressure monitoring system
US10117586B1 (en) 2014-03-31 2018-11-06 Sensogram Technologies, Inc. Continuous non-invasive wearable blood pressure monitoring system
US9936885B1 (en) 2014-03-31 2018-04-10 Sensogram Technologies, Inc. Apparatus for ambient noise cancellation in PPG sensors
US10561344B2 (en) * 2014-09-16 2020-02-18 Hip Hope Technologies Ltd. Fall detection device and method
US9811997B2 (en) * 2015-01-02 2017-11-07 Driven by Safety, Inc. Mobile safety platform
US9551804B1 (en) 2015-09-15 2017-01-24 Koninklijke Philips N.V. Motion detection device and corresponding method
US10117598B1 (en) 2015-11-08 2018-11-06 Sensogram Technologies, Inc. Non-invasive wearable respiration rate monitoring system
KR20180100351A (ko) * 2015-12-30 2018-09-10 쓰리엠 이노베이티브 프로퍼티즈 캄파니 전자 추락 이벤트 통신 시스템
CN105933080B (zh) * 2016-01-20 2020-11-03 北京大学 一种跌倒检测方法和系统
US11064912B2 (en) * 2016-01-26 2021-07-20 Climax Technology Co., Ltd. Fall sensor
WO2017132323A1 (en) * 2016-01-29 2017-08-03 Janssen Pharmaceutica Nv Sensor device and carriers
WO2017223339A1 (en) * 2016-06-23 2017-12-28 Mayo Foundation For Medical Education And Research Proximity based fall and distress detection systems and methods
IT201600068775A1 (it) * 2016-07-01 2018-01-01 Alpinestars Res Srl Garment provided with an inflatable protective device
CN107688173B (zh) * 2016-08-04 2023-12-08 青岛经济技术开发区海尔热水器有限公司 一种具有提醒功能的热水器
CN106408869B (zh) * 2016-09-28 2020-04-03 北京安云世纪科技有限公司 终端及检测人体跌倒方法和装置
US20180122134A1 (en) * 2016-11-02 2018-05-03 Htc Corporation Three-dimensional model construction system and three-dimensional model construction method
CN106600899A (zh) * 2016-12-13 2017-04-26 安徽乐年健康养老产业有限公司 一种居家老人远程监护报警系统
WO2018107374A1 (zh) * 2016-12-14 2018-06-21 深圳先进技术研究院 跌倒检测设备、跌倒检测方法及装置
JP2018099178A (ja) * 2016-12-19 2018-06-28 シャープ株式会社 判定装置、生体情報検出装置、判定システム、判定プログラム、および判定方法
FR3065828B1 (fr) * 2017-04-27 2020-01-17 Bodycap Procede et systeme de detection des chutes par double controle et repetitivite
JP7064329B2 (ja) * 2017-05-09 2022-05-10 アルインコ株式会社 トレッドミル型運動機における安全装置
WO2019063576A1 (en) 2017-09-29 2019-04-04 Koninklijke Philips N.V. FALL DETECTOR BRACELET BASED ON AN ARM DIRECTION
US11527140B2 (en) 2017-09-29 2022-12-13 Apple Inc. Detecting falls using a mobile device
US11282362B2 (en) 2017-09-29 2022-03-22 Apple Inc. Detecting falls using a mobile device
US11282363B2 (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
US11282361B2 (en) * 2017-09-29 2022-03-22 Apple Inc. Detecting falls using a mobile device
CN107526286A (zh) * 2017-10-19 2017-12-29 深圳市俊腾智能科技有限公司 一种具有防摔倒提示功能的老人用手表
WO2019093034A1 (ja) * 2017-11-13 2019-05-16 コニカミノルタ株式会社 見守りシステム、見守りシステム用プログラム、および見守り方法
JP6933101B2 (ja) 2017-11-17 2021-09-08 トヨタ自動車株式会社 歩行評価装置、歩行訓練システムおよび歩行評価方法
EP3537402A1 (en) 2018-03-09 2019-09-11 Koninklijke Philips N.V. Method and apparatus for detecting a fall by a user
GB2572412B (en) * 2018-03-29 2021-03-10 270 Vision Ltd Sensor apparatus
KR102038081B1 (ko) * 2018-10-16 2019-10-29 주식회사 젠다카디언 낙상 및 기립 감지 장치
WO2020089535A1 (fr) * 2018-11-02 2020-05-07 Bodycap Procédé et système de détection des chutes par double contrôle et répétitivité
CN109375217B (zh) * 2018-11-22 2020-12-08 九牧厨卫股份有限公司 一种检测方法、检测装置、终端及检测系统
JP7131359B2 (ja) * 2018-12-14 2022-09-06 カシオ計算機株式会社 測定装置、測定方法及びプログラム
US11324422B2 (en) 2018-12-21 2022-05-10 Starkey Laboratories, Inc. Fall detection using photoplethysmography detectors in ear-wearable devices
FR3090973B1 (fr) * 2018-12-21 2021-09-10 Kapelse Dispositif et procede de surveillance d’une situation au sein d’un volume
CN111383420A (zh) * 2018-12-29 2020-07-07 深圳市华赢飞沃科技有限公司 一种跌倒检测方法及设备
SE543807C2 (en) * 2019-05-17 2021-07-27 Shortcut Labs Ab A sensor device, a communication node, a system and methods for determining which mobile communication device is closest to a sensor device
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
EP3757958A1 (en) * 2019-06-25 2020-12-30 Koninklijke Philips N.V. Evaluating movement of a subject
CN111012359A (zh) * 2019-12-26 2020-04-17 湖南大学 摔倒检测方法、装置及存储介质
TWI781378B (zh) * 2020-03-02 2022-10-21 瀚誼世界科技股份有限公司 跌倒偵測方法、單氣壓計裝置與系統
CN111354160A (zh) * 2020-03-13 2020-06-30 江苏中科西北星信息科技有限公司 浴室跌倒检测方法、报警通知方法、设备及系统
US11806530B2 (en) 2020-04-21 2023-11-07 Cochlear Limited Balance compensation
CN112842277B (zh) * 2021-02-08 2022-08-09 上海理工大学 一种基于多序贯概率比检验的跌倒检测方法及装置
US11910314B2 (en) 2021-05-14 2024-02-20 Qualcomm Incorporated Sensor aided beam management
PL438432A1 (pl) * 2021-07-09 2022-01-17 Berserg Spółka Z Ograniczoną Odpowiedzialnością Układ opaski/bransolety użytkownika obiektów z basenami wodnymi generujący sygnał alarmu zagrożenia stanu użytkownika i sposób jego wytworzenia.
CN113687350B (zh) * 2021-08-24 2024-04-05 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种跌倒检测方法、装置、电子设备及存储介质
US20240077374A1 (en) * 2022-09-02 2024-03-07 Honeywld Technology Corp. Single-barometer device, method for fall detection, and system thereof
US11967217B1 (en) * 2023-03-10 2024-04-23 Craig Andrews Risk of fall detection system and posture monitoring and correction system

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102027379A (zh) * 2008-05-13 2011-04-20 皇家飞利浦电子股份有限公司 跌倒检测系统
CN102356299A (zh) * 2009-03-16 2012-02-15 罗伯特·博世有限公司 用于固定在生物上的状态检测装置
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
CN102982653A (zh) * 2012-11-07 2013-03-20 中南大学 基于加速度和高度信息的人体跌倒监测方法及装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000317002A (ja) 1999-05-12 2000-11-21 Japan Steel Works Ltd:The 身体の転倒検出・防御方法および装置
US9107615B2 (en) 2002-12-18 2015-08-18 Active Protective Technologies, Inc. Method and apparatus for body impact protection
FI114246B (fi) 2003-06-25 2004-09-15 Ist Oy Laite kaatumisen ilmaisua varten
US7893844B2 (en) 2008-06-27 2011-02-22 Mark Gottlieb Fall detection system having a floor height threshold and a resident height detection device
WO2012104833A2 (en) * 2011-02-03 2012-08-09 Hip Hope Technologies Ltd. Hip protector system and method for hip fracture prevention

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102027379A (zh) * 2008-05-13 2011-04-20 皇家飞利浦电子股份有限公司 跌倒检测系统
CN102356299A (zh) * 2009-03-16 2012-02-15 罗伯特·博世有限公司 用于固定在生物上的状态检测装置
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
CN102982653A (zh) * 2012-11-07 2013-03-20 中南大学 基于加速度和高度信息的人体跌倒监测方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
EP3039660B1 (en) 2022-06-29
JP6266112B2 (ja) 2018-01-24
JP2016531681A (ja) 2016-10-13
CN105493163A (zh) 2016-04-13
US9773397B2 (en) 2017-09-26
WO2015028283A1 (en) 2015-03-05
EP3039660A1 (en) 2016-07-06
US20160203692A1 (en) 2016-07-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105493163B (zh) 用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统
CN103810817B (zh) 一种穿戴式人体瘫倒检测报警装置的检测报警方法
KR102100639B1 (ko) 낙상 및 기립 감지 장치
US20060197670A1 (en) Method and associated device for personal weight control
US9615777B2 (en) System and method for monitoring of activity and fall
CN104504623B (zh) 一种根据动作感知进行场景识别的方法、系统及装置
KR102038081B1 (ko) 낙상 및 기립 감지 장치
JP2018524129A (ja) 人間活動の遠隔監視システム
CN105979858A (zh) 心率监测设备
CN105264585B (zh) 用于确定患者离开安全区域的风险的方法和装置
CN106132287B (zh) 心率监测器系统
EP3866685A1 (en) Systems and methods for micro impulse radar detection of physiological information
Azimi et al. Fast decentralized power capping for server clusters
CN203931101U (zh) 一种穿戴式人体瘫倒检测报警装置
US20230055654A1 (en) State Detection
KR20210026897A (ko) 저전력 하이브리드형 낙상 감지 장치 및 이를 이용한 낙상 감지 방법
ES2333964T3 (es) Metodo y disposicion de observacion.
Kostopoulos et al. F2D: a location aware fall detection system tested with real data from daily life of elderly people
Wang et al. Location-aware fall detection system for dementia care on nursing service in evergreen inn of Jianan hospital
CN117218793A (zh) 一种高准确率的居家式跌倒报警智能机器人
JP2003061935A (ja) 個人情報端末および行動判別システム
JP6867527B2 (ja) 危急状況判断装置
CN107688173A (zh) 一种具有提醒功能的热水器
JP2021532840A (ja) 移動補助デバイスで使用するための転倒を検出する方法、およびこの方法を実装する移動補助デバイス
CN106896417B (zh) 一种基于穿戴设备的防脱落检测方法及装置、穿戴设备

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20210922

Address after: Massachusetts USA

Patentee after: Lifeline systems

Address before: Eindhoven, Netherlands

Patentee before: KONINKLIJKE PHILIPS N.V.

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20190806