CN108898793A - 一种基于浴室跌倒探测报警系统的跌倒报警方法 - Google Patents

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张朋飞
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Abstract

本发明涉及一种基于浴室跌倒探测报警系统的跌倒报警方法，包括以下步骤：采集不同人群的跌倒、站立、走动时，各传感器上产生的参数值；将是否跌倒处理为数字表示，跌倒状态为0、非跌倒状态为1；将参数值和目标状态值传入机器学习算法，训练得到跌倒状态识别模型；将实测的传感器参数值输入到跌倒状态识别模型中，进行跌倒状态判断，当跌倒状态识别模型输出为0时，则进行声光报警。通过采集不同人群跌倒、站立、走动时各传感器上产生的参数值，最大程度的扩展样本库，通过训练得到的跌倒状态识别模型在进行识别时更加准确；通过跌倒状态识别模型进行自动判断识别，提高报警系统的智能化程度。

Description

一种基于浴室跌倒探测报警系统的跌倒报警方法
技术领域
本发明涉及智能家居技术领域，具体涉及一种基于浴室跌倒探测报警系统的跌倒报警方法。
背景技术
随着我国进入老年化社会，独居老人越来越多。老人体质较弱，行动不便，在日常生活中，老年人应尽量避免跌倒情况发生，尤其在洗浴时，很容易出现由于浴室地面湿滑而跌倒的情况，跌倒后若不及时送医，就有可能导致生命危险。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于浴室跌倒探测报警系统的跌倒报警方法，利用机器学习算法生成跌倒状态识别模型，对跌倒状态进行自动探测，实现跌倒报警的智能化。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种基于浴室跌倒探测报警系统的跌倒报警方法，所述报警系统包括多个城矩阵排列的压力传感器、处理器和声光报警装置，压力传感器，设置于浴室地板表面，感应压在其表面的重物压力信号并传送给处理器；处理器，分别与压力传感器和声光报警装置信号连接，根据多个压力传感器采集的压力信号，将压力参数传输至处理器，由智能识别模型判别是否为跌倒状态，当识别为跌倒时控制声光报警装置发出警报信号；
包括以下步骤：
步骤1，采集不同人群的跌倒、站立、走动时，各传感器上产生的参数值；
步骤2，将是否跌倒处理为数字表示，跌倒状态为0、非跌倒状态为1；
步骤3，将参数值和目标状态值传入机器学习算法，训练得到跌倒状态识别模型；
步骤4，将实测的传感器参数值输入到跌倒状态识别模型中，进行跌倒状态判断，当跌倒状态识别模型输出为0时，则进行声光报警。
进一步，该方法还包括对各传感器的采集的参数值进行归一化处理。
进一步，所述机器学习算法包括SVM、KNN、深度学习-人工神经网络算法。
进一步，该方法还包括当跌倒状态识别模型输出为0时，处理器计算压力信号持续时间，在持续时间超过设定值时，处理器通过无线通信网络向智能终端设备或救援平台发送求救信号。
本发明的有益效果是：
通过采集不同人群跌倒、站立、走动时各传感器上产生的参数值，最大程度的扩展样本库，通过训练得到的跌倒状态识别模型在进行识别时更加准确；通过跌倒状态识别模型进行自动判断识别，提高报警系统的智能化程度；对各传感器的采集的参数值进行归一化处理，有效的降低了数据处理复杂度，提高处理速度，通过压力信号持续时间，有效判定昏迷或者意识不清的情况，进而向智能终端设备或救援平台发送求救信号，提高营救效率。
附图说明
图1为浴室跌倒探测报警系统结构图；
图2为本发明提供的基于浴室跌倒探测报警系统的跌倒报警方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
图1为浴室跌倒探测报警系统结构图。
图2为基于图1所示的浴室跌倒探测报警系统的跌倒报警方法流程图。
本发明所提供的的跌倒报警方法包括以下步骤：
步骤1，采集不同人群(包括男女老少、高矮胖瘦等不同体型不同年龄的测试人员)的跌倒、站立、走动时，各传感器上产生的参数值；采集到如表1所示的数据；
表1
压力传感器a 压力传感器b 压力传感器c 压力传感器d …… 压力传感器N 是否跌倒
a1 b1 c1 d1 …… N1 是
a2 b2 c2 d2 …… N2 是
a3 b3 c3 d3 …… N3 否
a4 b4 c4 d4 …… N4 是
a5 b5 c5 d5 …… N5 否
…… …… …… …… …… …… ……
aN bN cN dN …… NN 否
步骤2，对表1进行处理，将是否跌倒状态数据化，即将跌倒状态为0、非跌倒状态为1，得到表2所示的数据；
表2
压力传感器a 压力传感器b 压力传感器c 压力传感器d …… 压力传感器N 是否跌倒
a1 b1 c1 d1 …… N1 0
a2 b2 c2 d2 …… N2 0
a3 b3 c3 d3 …… N3 1
a4 b4 c4 d4 …… N4 0
a5 b5 c5 d5 …… N5 1
…… …… …… …… …… …… ……
aN bN cN dN …… NN 1
步骤3，对各传感器的采集的参数值进行归一化处理，减小计算量，降低了数据处理复杂度，提高处理速度，然后将参数值和目标状态值传入机器学习算法，训练得到跌倒状态识别模型；所示的机器学习算法包括但不限于SVM、KNN、深度学习-人工神经网络算法。
步骤4，将实测的传感器参数值输入到跌倒状态识别模型中，进行跌倒状态判断，当跌倒状态识别模型输出为0时，则进行声光报警。
当跌倒状态识别模型输出为0时，处理器计算压力信号持续时间，在持续时间超过设定值时，处理器通过无线通信网络向智能终端设备或救援平台发送求救信号。
通过采集不同人群跌倒、站立、走动时各传感器上产生的参数值，最大程度的扩展样本库，通过训练得到的跌倒状态识别模型在进行识别时更加准确；通过跌倒状态识别模型进行自动判断识别，提高报警系统的智能化程度；对各传感器的采集的参数值进行归一化处理，有效的降低了数据处理复杂度，提高处理速度，通过压力信号持续时间，有效判定昏迷或者意识不清的情况，进而向智能终端设备或救援平台发送求救信号，提高营救效率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于浴室跌倒探测报警系统的跌倒报警方法，所述报警系统包括多个城矩阵排列的压力传感器、处理器和声光报警装置，压力传感器，设置于浴室地板表面，感应压在其表面的重物压力信号并传送给处理器；处理器，分别与压力传感器和声光报警装置信号连接，根据多个压力传感器采集的压力信号，将压力参数传输至处理器，由智能识别模型判别是否为跌倒状态，当识别为跌倒时控制声光报警装置发出警报信号；
其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，采集不同人群的跌倒、站立、走动时，各传感器上产生的参数值；
步骤2，将是否跌倒处理为数字表示，跌倒状态为0、非跌倒状态为1；
步骤3，将参数值和目标状态值传入机器学习算法，训练得到跌倒状态识别模型；
步骤4，将实测的传感器参数值输入到跌倒状态识别模型中，进行跌倒状态判断，当跌倒状态识别模型输出为0时，则进行声光报警。
2.根据权利要求1所述一种基于浴室跌倒探测报警系统的跌倒报警方法，其特征在于，该方法还包括对各传感器的采集的参数值进行归一化处理。
3.根据权利要求1所述一种基于浴室跌倒探测报警系统的跌倒报警方法，其特征在于，所述机器学习算法包括SVM、KNN、深度学习-人工神经网络算法。
4.根据权利要求1所述一种基于浴室跌倒探测报警系统的跌倒报警方法，其特征在于，该方法还包括当跌倒状态识别模型输出为0时，处理器计算压力信号持续时间，在持续时间超过设定值时，处理器通过无线通信网络向智能终端设备或救援平台发送求救信号。
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