CN106031636A - 一种跌倒检测方法及相应的可穿戴监护装置及监护方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种跌倒检测方法，包括下列步骤：1)接收固定在人体胸前位置的三轴加速度传感器所采集的数据，根据三轴加速度值判断人体是否由直立状态向水平状态转变；2)在判定人体由直立状态变为水平状态时，根据后续一段时间的Z轴加速度值判断人体是否较长时间处于接近水平状态；3)在判定人体较长时间处于接近水平状态时，根据Z轴加速度差分值判断人体是否跌倒。本发明还提供了相应的可穿戴监护装置。本发明的跌倒判别方案特别适合于胸前佩戴的装置，其计算复杂度较低，实时性强且判定准确度较高。本发明的可穿戴监护装置融合了心电检测和跌倒检测功能，有助于在更好地进行个人健康监护的同时，减小产品的体积和成本，装置简单，便于穿戴。

Description

一种跌倒检测方法及相应的可穿戴监护装置及监护方法

技术领域

本发明涉及个人健康监护及医疗保健设备技术领域，具体地说，本发明涉及一种跌倒检测方法及相应的可穿戴监护装置及监护方法。

背景技术

随着人们保健意识的增强以及现代医疗模式的转变，医疗体系逐渐向以家庭为中心倾斜，人们也更加重视对疾病的预防。这些变化直接驱使医疗设备向“微型化、智能化、个性化、网络化”的方向发展。在这种情形下，可穿戴式监护设备应运而生。可穿戴式监护设备具有不受时间和地点限制等优势,而且在不妨碍日常工作和生活的情况下随时随地的监测生理状况,能实现疾病的及早发现、及早诊断和及早治疗。可穿戴式心电监护设备就是其中的代表。目前市场上有内含有多条微细金属编织网接触于皮肤传感心电数据的心电监护衬衫，苏州吉量的五导联同步蓝牙技术的手持式远程监护系统等。然而，目前市场上的这些心电监护设备功能单一，只具有心电检测一项功能，并且由于这些设备采用的是多导联形式，设备比较复杂，不便于穿戴。

发明内容

因此，本发明的任务是提供一种多功能且穿戴方便的个人健康监护解决方案。

本发明提供了一种跌倒检测方法，包括下列步骤：

1)接收固定在人体胸前位置的三轴加速度传感器所采集的数据，根据三轴加速度值判断人体是否由直立状态向水平状态转变；

2)在判定人体由直立状态变为水平状态时，根据后续一段时间的Z轴加速度值判断人体是否较长时间处于接近水平状态；

3)在判定人体较长时间处于接近水平状态时，根据Z轴加速度差分值判断人体是否跌倒。

其中，所述步骤1)包括下列子步骤：

11)检测Z轴加速度值是否低于阈值的Z轴阈值，如果是则进入步骤2)，否则重新执行步骤11)；

12)判断当前时刻X、Y轴加速度值是否满足任一跌倒方向的X轴阈值和Y轴阈值的组合所限定的区间，如果是，则判定人体由直立状态变为水平状态，如果否，重新执行步骤11。

其中，所述跌倒方向包括：通过实验测出人体向正前，左前，右前，左，右，左后，正后，右后，每个跌倒方向对应的X轴阈值和Y轴阈值均根据该方向上的跌倒实验所测的加速度变化曲线获得。

其中，所述步骤3)还包括，回检判定人体由直立状态变为水平状态时刻前后一段时间的Z轴加速度值，计算Z轴加速度差分值，如果其中任一时刻的Z轴加速度差分值大于预设的Z轴加速度差分阈值，则判定人体跌倒，否则，不判定人体跌倒。

本发明还提供了一种可穿戴监护装置，包括数据采集盒和穿戴组件，所述穿戴组件是任何能将数据采集盒固定在人体胸前部位的穿戴结构，所述数据采集盒包括状态检测模块，所述状态检测模块包括三轴加速度传感器和判别模块，所述判别模块用于根据所述三轴加速度传感器所采集的数据，利用前述的跌倒检测方法，检测可穿戴监护装置的佩戴者是否跌倒。

其中，所述数据采集盒还包括：心电数据采集模块，电源模块，微控制单元以及射频天线。

其中，所述状态检测模块还用于，根据三轴加速度传感器所采集的三轴加速度数据判断当前是否处于静坐状态或平躺状态，所述心电数据采集模块负责采集人体心电模拟信号，所述微控制单元根据状态检测模块的检测结果直接舍弃心电数据，或者处理心电数据的数字信号并通过所述射频天线将其发送到移动终端设备。

其中，所述微控制单元还用于在所述判别单元判定跌倒时，发送报警信号至智能移动终端设备。

本发明还提供了一种基于前述可穿戴监护装置的监护方法，包括下列步骤：

a)利用所述可穿戴监护装置检测其佩戴者是否跌倒，当判定跌倒时，发送报警信号至智能移动终端设备；

b)智能移动终端设备自动拨打应急联系人电话并同时进行定位，将GPS信息发送给应急联系人。

与现有技术相比，本发明具有下列技术效果：

1、本发明的跌倒检测方法特别适合用于穿戴在胸前的个人健康监护装置，可以与心电检测装置集成在一起，有助于在更好地进行个人健康监护的同时，减小产品的体积和成本。

2、本发明的个人健康监护装置简单，便于穿戴。

附图说明

以下，结合附图来详细说明本发明的实施例，其中：

图1示出了本发明一个实施例的个人健康监护系统的整体框架示意图；

图2示出了本发明一个实施例的数据采集装置的电学结构示意图。

图3示出了本发明一个实施例中位于移动终端设备上的个人健康监护软件模块的结构图；

图4示出了本发明一个实施例的云端子系统的结构图；

图5示出了本发明一个实施例中位于移动终端设备上的个人健康监护软件模块的数据处理流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。

图1示出了本发明一个实施例所提供的个人健康监护系统的整体框架示意图，它包括互联的客户端子系统和云端子系统。客户端子系统包括可穿戴监护装置和智能移动终端设备(例如智能手机等)，其中，可穿戴监护装置用于佩戴在人体的胸前部位，以单导联方式采集人体心电数据，并通过蓝牙技术将所采集的心电数据实时发送给智能移动终端设备。智能移动终端上安装有配套的个人健康监护软件模块，该个人健康监护软件模块用于对心电数据进行处理，显示出相应的心电图以及心电监测结果，同时还为用户提供向云端子系统上传心电数据的接口。云端子系统用于接收用户上传的心电数据，并为医生提供将心电监测结果返回给用户的接口。

在一个实施例中，可穿戴监护装置包括数据采集盒和穿戴组件，穿戴组件可以是任何能将数据采集盒固定在人体胸前部位的穿戴结构。数据采集盒包括外壳和安装外壳内的数据采集装置，图2示出了该数据采集装置的电学结构示意图，它包括心电数据采集模块、电源模块、状态检测模块、微控制单元(MCU)、状态提示模块以及射频(Radio Frequency,RF)天线。其中，心电数据采集模块采用单导联测量，模拟胸导联。心电数据采集模块负责采集人体心电模拟信号，通过高精度的模拟前端、后置增益滤波器、输入驱动、基准和模数转换调节电路等高精度组件，把所采集的人体心电 模拟信号转化成数字信号，然后传输给MCU；状态检测模块负责检测佩戴者在测量过程中是否处于静止状态；微控制单元(MCU)是集中央处理及无线传输功能于一体的蓝牙4.0片载系统芯片，根据状态检测模块的检测结果直接舍弃心电数据，或者处理心电数据的数字信号并将其发送到移动终端设备；状态提示模块负责工作状态以及充电提醒；RF天线负责发送心电数据；电源模块采用可充电锂电池，负责为其它各个模块进行供电。

根据本发明的一个实施例，状态检测模块包括三轴加速度传感器和判别模块，判别模块根据三轴加速度传感器所采集的三轴加速度数据判断当前是否处于静止状态(包括静坐状态和平躺状态)。处于静止状态下所采集的心电数据被判定为有效数据。三轴加速度传感器直接测量出来的三个方向的加速度数据合成为加速度矢量。人体在静止状态下加速度矢量大小通常介于1加减0.15g范围内，即0.85g至1.15g范围内，其中g表示重力加速度，因此，可根据实时合成的加速度矢量的幅度值是否处于上述范围来判断是否处于静止状态。

在一个实施例中，状态检测模块还用于跌倒检测，即通过实时采集的三轴加速度数据来判断穿戴者是否跌倒。这样，在跌倒时，MCU发送报警信号至智能移动终端设备，智能移动终端设备自动拨打应急联系人电话并同时进行定位，将GPS信息发送给应急联系人。更进一步地，状态检测模块还可以用于检测穿戴者的睡眠状态，从而提供更加完善的个人健康监护功能。

在一个实施例中，通过实时采集的三轴加速度数据来判断穿戴者是否跌倒的方法如下：

建立XYZ直角坐标系，其中，Z轴对应人体直立时的垂直轴，X轴对应人体直立时的前后向水平轴，Y轴对应人体直立时的左右向水平轴，X,Y,Z轴相互正交，这样任意空间方向上的矢量变化均可以分解成X,Y,Z三个方向上的分量变化。本实施例中，根据三个条件判断可穿戴监护装置的穿戴者是否跌倒：1、人体由直立状态变为水平状态；2、人体较长时间处于接近水平状态；3、加速度的变化速度较快。

首先，发明人研究发现，当人在站立或者行走时Z轴的加速度值约为g，X,Y轴的加速度值接近于0，当人体跌倒时，人体由直立状态变为水平状态，此时由于重心偏移，Z轴方向上的加速度值将变为0，X轴和Y轴中的一个轴或者两个轴的加速度值也会有相应的显著变化，有时会表现为 从0快速变为1g。因此，如果监测到Z轴加速度值低于阈值，且X,Y轴的加速度值也发生相应的显著变化，则可以认为跌倒判别的条件1(即人体由直立状态变为水平状态)成立。在一个实施例中，取静态时Z轴最大加速度值为a(此时人处于直立状态)，0.5a作为Z轴加速度跌倒阈值。而对于人体由直立状态变为水平状态过程中X,Y轴的加速度值的相应变化，可以根据跌倒方向建立对应的阈值组合，例如可以通过实验测出人体向正前，左前，右前，左，右，左后，正后，右后等方向跌倒的过程中，X,Y轴的加速度值的变化曲线，然后，对于每个跌倒方向，建立相应的X,Y轴阈值组合(每个阈值组合包括X轴阈值和Y轴阈值)。在实际跌倒检测时，检测到如果监测到Z轴加速度值低于Z轴阈值，则进一步检测此时刻X,Y轴加速度值是否处于任一预设的X,Y轴阈值组合所限定的区间，如果是，则认为条件1成立，且初步判定跌倒方向为相应X,Y轴阈值组合所对应的跌倒方向，如果此时刻X,Y轴加速度值不在所有预设的X,Y轴阈值组合所限定的区间内，则认为条件1不成立。

其次，当检测到Z轴加速度值低于跌倒阈值后，再进行一定时间(例如10s)的延时等待(其目的是等待状态稳定)，如果仍然监测到Z轴加速度值低于跌倒阈值，则认为满足了判定跌倒的条件2(即人体较长时间处于接近水平状态)。

最后，根据人体发生跌倒的形态会发现，发生跌倒时人体重心的改变速度比一般正常活动中的重心改变速度快，且幅度较大。在一个实施例中，在判定满足跌倒的条件1和2后，回检Z轴加速度值，并对检测到Z轴加速度值低于阈值时前后各6s(大部分跌倒动作过程持续的时间不超过6s)的Z轴加速度值进行差分运算，在该段时段内任意时刻的差分运算的结果超过预先设定的加速度差分阈值，则认为满足跌倒发生的条件3。

在判定同时满足上述条件1,2,3时，认定装置穿戴者发生跌倒，触发相应的报警。

图3示出了本发明一个实施例中位于移动终端设备上的个人健康监护软件模块的结构图，该软件模块分为用户管理、设备管理、蓝牙通信、实时检测、健康分析、社交分享、云平台服务、历史趋势等八个子模块。其中用户管理模块具有用户注册、用户个人信息修改等功能；设备管理模块用来维护可穿戴设备，进行设备添加、删除、连接等操作；蓝牙通信模块主要服务移动终端设备与可穿戴设备的数据交互；健康分析对检测心电数 据进行分析处理，结合疾病心电模型进行疾病预判，给出健康分析结果和建议；社交分享主要实现佩戴者对检测结果进行微博等社交平台的分享功能；云平台服务主要是进行检测数据的上传、历史数据收集；历史趋势通过列表和趋势图的形式，直观地展示佩戴者测量的历史信息以及时间变化趋势。

图4示出了本发明一个实施例的云端子系统的结构图，云端子系统包括用户管理、数据存储、数据挖掘及分析、结果发送以及疾病自动检测与预测等五个子模块。其中用户管理模块具有用户注册、登录及个人信息修改等功能；数据存储模块主要是对用户上传的数据进行存储；数据挖掘及分析模块主要是结合现有心电疾病信号库，通过数据挖掘对用户数据进行分析；结果发送模块用于发送数据到用户移动终端，例如用于发送医生对心电数据的诊断结果以及医生根据用户的健康状况设置的监控计划等。

图5示出了本发明一个实施例中位于移动终端设备上的个人健康监护软件模块的数据处理流程图，该处理流程包括下列步骤：

步骤1：判断软件使用者是否为新用户(可通过提示框引导用户操作来实现该判断)，如果是，则进入步骤2，否则，进入步骤3。

步骤2：完成用户注册。用户在云端子系统上进行注册后，能够通过该配套软件上的相应功能将数据上传到云端子系统，当医生对上传的数据进行分析后，该配套软件还能接收到医生发送的检查结果。另外，用户可随时登陆云端子系统，查看个人的健康信息。

步骤3：完成用户登录操作。

步骤4：进入心电测量界面。

步骤5：判断是否已绑定可穿戴监护装置，如果否，执行步骤6，否则，执行步骤7。

步骤6：搜索、选择设备(即可穿戴监护装置)。

步骤7：与所选择的可穿戴监护装置建立蓝牙连接。

步骤8：开启心电测量。本步骤中，用户(即可穿戴监护装置的佩戴者)在测量前应平座或静躺，切忌剧烈运动，打开可穿戴设备的电源开关，将其正确地佩戴到心脏处。

步骤9：采集心电数据，进行蓝牙通信。

步骤10：绘制实时心电图。

步骤11：实时显示心电图，完成本次测量。在一个实施例中，在软件 中开始接收可穿戴设备发送的心电数据，移动终端设备上便能实时显示出佩戴者的心电图。

步骤12：判断心电信号质量是否满足要求，如果否，则回到步骤4，重新测量心电图，如果是，则进入步骤13。

步骤13：进行心电数据分析，同时执行步骤14和步骤15。

步骤14：保存心电图片及测量数据。

步骤15：提示用户判断是否分享数据，如果是，则进入步骤16，如果否，进入步骤17。

步骤16：对心电数据进行微博等社交分享。

步骤17：提示用户判断是否上传数据，如果是，则进入步骤18，否则，进入步骤19。

步骤18：将数据上传云平台(即云端子系统)。云平台会返回心电监测结果及健康建议。

步骤19：判断是否退出系统，如果判断为是，则结束测量，如果判断为否，则回到步骤4，继续测量心电信号。

本发明中，将心电测量和跌倒检测合二为一，有助于在更好地进行个人健康监护的同时，减小产品的体积和成本。并且，发明人深入研究了加速度传感器佩戴在胸前时的变化规律，总结出了一套计算复杂度较低，实时性强且判定准确度较高的跌倒判别方案，该方案不仅能够迅速判定是否跌倒，还能够给出跌倒方向，从而帮助医生进行分析和急救。

最后应说明的是，以上实施例仅用以描述本发明的技术方案而不是对本技术方法进行限制，本发明在应用上可以延伸为其它的修改、变化、应用和实施例，并且因此认为所有这样的修改、变化、应用、实施例都在本发明的精神和教导范围内。

Claims (9)

1.一种跌倒检测方法，包括下列步骤：

1)接收三轴加速度传感器所采集的数据，根据三轴加速度值判断人体是否由直立状态向水平状态转变；

2)在判定人体由直立状态变为水平状态时，根据后续一段时间的Z轴加速度值判断人体是否较长时间处于接近水平状态；

3)在判定人体较长时间处于接近水平状态时，根据Z轴加速度差分值判断人体是否跌倒。

2.根据权利要求1所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述步骤1)包括下列子步骤：

11)检测Z轴加速度值是否低于阈值的Z轴阈值，如果是则进入步骤2)，否则重新执行步骤11)；

12)判断当前时刻X、Y轴加速度值是否满足任一跌倒方向的X轴阈值和Y轴阈值的组合所限定的区间，如果是，则判定人体由直立状态变为水平状态，如果否，重新执行步骤11。

3.根据权利要求2所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述跌倒方向包括：通过实验测出人体向正前，左前，右前，左，右，左后，正后，右后，每个跌倒方向对应的X轴阈值和Y轴阈值均根据该方向上的跌倒实验所测的加速度变化曲线获得。

4.根据权利要求3所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述步骤3)还包括，回检判定人体由直立状态变为水平状态时刻前后一段时间的Z轴加速度值，计算Z轴加速度差分值，如果其中任一时刻的Z轴加速度差分值大于预设的Z轴加速度差分阈值，则判定人体跌倒，否则，不判定人体跌倒。

5.一种可穿戴监护装置，包括数据采集盒和穿戴组件，所述穿戴组件是任何能将数据采集盒固定在人体胸前部位的穿戴结构，所述数据采集盒包括状态检测模块，所述状态检测模块包括三轴加速度传感器和判别模块，所述判别模块用于根据所述三轴加速度传感器所采集的数据，利用权利要求1～4中任意一项所述的跌倒检测方法，检测可穿戴监护装置的佩戴者是否跌倒。

6.根据权利要求5所述的可穿戴监护装置，其特征在于，所述数据采集盒还包括：心电数据采集模块，电源模块，微控制单元以及射频天线。

7.根据权利要求6所述的可穿戴监护装置，其特征在于，所述状态检测模块还用于，根据三轴加速度传感器所采集的三轴加速度数据判断当前是否处于静坐状态或平躺状态，所述心电数据采集模块负责采集人体心电模拟信号，所述微控制单元根据状态检测模块的检测结果直接舍弃心电数据，或者处理心电数据的数字信号并通过所述射频天线将其发送到移动终端设备。

8.根据权利要求7所述的可穿戴监护装置，其特征在于，所述微控制单元还用于在所述判别单元判定跌倒时，发送报警信号至智能移动终端设备。

9.一种基于权利要求5～8任意一项所述的可穿戴监护装置的监护方法，其特征在于，包括下列步骤：

a)利用所述可穿戴监护装置检测其佩戴者是否跌倒，当判定跌倒时，发送报警信号至智能移动终端设备；

b)智能移动终端设备自动拨打应急联系人电话并同时进行定位，将GPS信息发送给应急联系人。