CN110390318A - 应用于电力现场的摔倒识别方法、摔倒识别鞋垫及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电力通信技术领域，具体公开一种应用于电力现场的摔倒识别方法、摔倒识别鞋垫及系统，所述方法包括：预先通过支持向量机方法建立所述压力传感器组所采集的参数组与摔倒事件之间的关系决策模型；通过所述压力传感器组对人体向所述摔倒识别鞋垫各位置所施加的力进行实时监测；将所述压力传感器组实时监测到的数据代入所述关系决策模型中，判断穿戴所述摔倒识别鞋垫的人员的身体姿态。本发明提供一种应用于电力现场的摔倒识别方法、摔倒识别鞋垫及系统，能解决用户容易忘记佩戴传统的穿戴式装置的问题。

Description

应用于电力现场的摔倒识别方法、摔倒识别鞋垫及系统

技术领域

本发明涉及电力通信技术领域，尤其涉及一种应用于电力现场的摔倒识别方法、摔倒识别鞋垫及系统。

背景技术

长期以来，变电运维承担着变电站的运维管理、倒闸操作和事故处理等重要工作，是保证电网安全、稳定和经济运行的执行者。随着电网的不断发展，变电站数量的增长，变电运维的工作量逐渐增大，承担的安全压力日益增长。研制基于可穿戴式的变电站运维辅助设备，对于提高电力线路运维检修效率和突发事件的快速反应能力，提高配网安全运行水平和供电可靠性具有重要意义。其中电力现场检测人员在进行巡检时，由于加强对触电等造成的跌倒事故的预防已成为电力现场监测的重要事项，跌倒是成为危及现场操作人员生命安全的主要因素。因此，及时的检测到跌倒事件可以使他们得到有效及时的救助。一般地，紧急事故的判断以及及时发送求救信息是解决上述问题的关键。

目前，针对人员跌倒检测主要有3类基本的方法：

(1)基于视频图像的分析。对象的实时运动由摄像头监测，其不足之处在于不能保证用户的隐私安全，而且视频图像分析受光线、环境等影响非常大，很难保证其通用性；

(2)基于声频信号的分析。跌倒事件由分析冲击导致振动的频率部分判断，但是其安装比较复杂，资金投入也比较大.

(3)基于穿戴式的装置检测。穿戴式的装置可以跟随用户去各种环境，可以克服基于视频图像分析或声频信号分析装置只能限定在一定范围的问题。

考虑用户的隐私权和尽可能减少干扰用户生活方式，穿戴式的装置是目前最适合的一种检测装置。加速度传感器和倾斜计传感器是目前最常见的用于跌倒检测的穿戴式装置的组成部分。其主要存在的问题是在发生侧倒或最后不是平躺在地面时的情况判断不太理想。而且穿戴部位往往是头部，颈部，腰部，背部等腰部以上，穿戴装置作为附加装置佩戴在体外，由于日常并不会佩戴，所以用户往往在作业的时候忘记佩戴这些穿戴装置。

因此，需要一种方法，能解决用户容易忘记佩戴传统的穿戴式装置的问题。

发明内容

本发明的一个目的在于，提供一种应用于电力现场的摔倒识别方法、摔倒识别鞋垫及系统，能解决用户容易忘记佩戴传统的穿戴式装置的问题。

为达以上目的，一方面，本发明提供一种应用于电力现场的摔倒识别方法，应用于摔倒识别鞋垫，所述摔倒识别鞋垫包括分布于各承受重力位置的压力传感器组，所述摔倒识别方法包括：

预先通过支持向量机方法建立所述压力传感器组所采集的参数组与摔倒事件之间的关系决策模型；

通过所述压力传感器组对人体向所述摔倒识别鞋垫各位置所施加的力进行实时监测；

将所述压力传感器组实时监测到的数据代入所述关系决策模型中，判断穿戴所述摔倒识别鞋垫的人员的身体姿态。

优选的，所述预先通过支持向量机方法建立所述压力传感器组所采集的参数组与摔倒事件之间的关系决策模型包括：

建立压力传感器组所采集的参数组x与摔倒期盼值y之间的关系模型：

其中，i为正整数，代表参数组的序号。

根据使超平面对所有参数组正确分类并且具备最大的分类间隔约束条件确定由权值向量w和常量b确定的最优超平面方程wx+b＝0；

根据所述权值向量w和常量b确定所述关系决策模型。

另一方面，本发明提供一种摔倒识别鞋垫，用于执行上述任一种摔倒识别方法，包括鞋垫本体和被所述鞋垫本体所包覆并分布于各承受重力位置的压力传感器组，所述压力传感器组用于实时采集人体向所述摔倒识别鞋垫各位置所施加的力的大小参数。

优选的，所述压力传感器组包括分布于与前脚掌对应位置处的第一压力传感器、与足弓对应位置处的第二压力传感器和与后脚跟对应位置处的第三压力传感器。

优选的，所述鞋垫本体内还设有与所述压力传感器组电连接的无线通信模块，用于发送所述压力传感器组所采集的参数组。

又一方面，本发明还提供一种人体运动识别系统，包括上述任一种摔倒识别鞋垫，还包括监控终端，所述监控终端与所述摔倒识别鞋垫无线通信连接，用于：

预先通过支持向量机方法建立所述压力传感器组所采集的参数组与摔倒事件之间的关系决策模型；

将所述压力传感器组实时监测到的数据代入所述关系决策模型中，判断穿戴所述摔倒识别鞋垫的人员的身体姿态。

本发明的有益效果在于：提供一种应用于电力现场的摔倒识别方法、摔倒识别鞋垫及系统，能解决用户容易忘记佩戴传统的穿戴式装置的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本发明实施例一提供的应用于电力现场的摔倒识别方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的人体运动识别系统的结构框图。

图中：

1、鞋垫本体；2、压力传感器组；3、无线通信模块；4、处理单元；5、监控终端。

具体实施方式

为使得本发明的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本实施例中的附图，对本实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

本实施例提供一种应用于电力现场的摔倒识别方法，适用于电力通信领域中的应用场景，能解决用户容易忘记佩戴传统的穿戴式装置的问题，所述应用于电力现场的摔倒识别方法由一种摔倒识别鞋垫来执行，通过软件和/或硬件实现。

图1是本实施例一提供的应用于电力现场的摔倒识别方法的流程图。

参见图1，所述应用于电力现场的摔倒识别方法应用于摔倒识别鞋垫，所述摔倒识别鞋垫包括分布于各承受重力位置的压力传感器组，所述摔倒识别方法包括如下步骤：

S10：预先通过支持向量机方法建立所述压力传感器组所采集的参数组与摔倒事件之间的关系决策模型。

需要说明的是，人体运动识别系统中传感器数据采集终端(即摔倒识别鞋垫)的储能是有限的，因此在满足功能需求的同时需要尽量降低系统能耗。系统的能耗主要需要考虑两个方面：传感器数据采集终端和运动识别终端(即监控终端)。传感器数据采集终端消耗的能量主要包括传感器采集数据的能耗、发送数据的能耗以及基本能耗，其中前两个因素消耗的能量占绝大部分。传感器终端消耗的能量主要由数据的接收、数据的处理和识别的算法三个方面组成，因此减少其中一个传感器数据的传送和处理，也是会降低系统能耗的。通过支持向量机方法建立所述压力传感器组所采集的参数组与摔倒事件之间的关系决策模型比其他的方法运算量更少，识别正确率更高，有利于实现节能的目的。

具体地，S10包括：

S101：建立压力传感器组所采集的参数组x与摔倒期盼值y之间的关系模型：

其中，i为正整数，代表参数组的序号。

S102：根据使超平面对所有参数组正确分类并且具备最大的分类间隔约束条件确定由权值向量w和常量b确定的最优超平面方程wx+b＝0；

S103：根据所述权值向量w和常量b确定所述关系决策模型。

优选地，针对S103，其可以采用以下处理步骤：

S1031：建立关于w和b的二次最优化方程组：

S1032：采用拉格朗日乘子α_i将上述二次最优化方程组转化为对偶方程组：

其中，C为惩罚因子，它是一个指定的常数，控制对错分参数组的惩罚程度，C越大表示对错误的惩罚越重；

S1033：非线性映射Φ是通过核函数实现的，函数K(x_i,x_j)＝φ(x_i),φ(x_j)，若K(x_i,x_j)满足Mercer定理，则有:

S1034：设最优解为α_i ^*＝(α₁ ^*,...,α_n ^*)，根据Karush-Kuhn-Tucker最优化条件(KKT条件)，这个优化问题的解必须满足：

α_i ^*{y_i[w₀x_i+b₀]-1}＝0,i＝1,...,n；

因此，对多数参数组α_i将为零，取值不为零的α_i，即当y_i[w₀x_i+b₀]＝1时，对应的参数组即支持向量(SV)，其在几何上离最优超平面最近，求解上述问题，得到决策函数：

S20：通过所述压力传感器组对人体向所述摔倒识别鞋垫各位置所施加的力进行实时监测。

S30：将所述压力传感器组实时监测到的数据代入所述关系决策模型中，判断穿戴所述摔倒识别鞋垫的人员的身体姿态。

可以理解的是，可以定义不同的取值范围，将所述压力传感器组实时监测到的数据代入所述关系决策模型中求得对应的f(x)值后，若f(x)值落入第一取值范围，则判定穿戴所述摔倒识别鞋垫的人员已摔倒，立刻发送救援通知；若f(x)值落入第二取值范围，则判定穿戴所述摔倒识别鞋垫的人员未摔倒，不发送救援通知；若f(x)值落入第三取值范围，则判定穿戴所述摔倒识别鞋垫的人员可能已经摔倒，发送请求核实的通知。

实施例二

本实施例提供的摔倒识别鞋垫可用于执行本发明的实施例提供的应用于电力现场的摔倒识别方法，具备相应的功能和有益效果。

图2是本实施例二提供的人体运动识别系统的结构框图。

参见图2，人体运动识别系统包括摔倒识别鞋垫和监控终端5。

摔倒识别鞋垫包括鞋垫本体1和被所述鞋垫本体1所包覆并分布于各承受重力位置的压力传感器组2，所述压力传感器组2用于实时采集人体向所述摔倒识别鞋垫各位置所施加的力的大小参数。

优选的，所述压力传感器组2包括分布于与前脚掌对应位置处的第一压力传感器、与足弓对应位置处的第二压力传感器和与后脚跟对应位置处的第三压力传感器。

优选的，所述鞋垫本体1内还设有与所述压力传感器组2电连接的无线通信模块3，用于发送所述压力传感器组2所采集的参数组。

优选的，所述鞋垫本体1内还设有分别与压力传感器组2和无线通信模块3电连接的处理单元4，用于对压力传感器组2所采集的参数进行打包处理然后发送至无线通信模块3。

所述监控终端5与所述摔倒识别鞋垫无线通信连接，用于：

预先通过支持向量机方法建立所述压力传感器组2所采集的参数组与摔倒事件之间的关系决策模型；

将所述压力传感器组2实时监测到的数据代入所述关系决策模型中，判断穿戴所述摔倒识别鞋垫的人员的身体姿态。

可以理解的是，由于摔倒识别鞋垫可以插入鞋内进行使用，鞋子是人们日常就会穿的物件，所以不容易出现作业时忘记穿戴的情况。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的系统，单元，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的所有实施例仅仅是示意性的，例如，上述单元或者模块等的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元、模块以及组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个计算机可读存储介质中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，笔记本，或者其他电子设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种应用于电力现场的摔倒识别方法，应用于摔倒识别鞋垫，所述摔倒识别鞋垫包括分布于各承受重力位置的压力传感器组，其特征在于，所述摔倒识别方法包括：

预先通过支持向量机方法建立所述压力传感器组所采集的参数组与摔倒事件之间的关系决策模型；

通过所述压力传感器组对人体向所述摔倒识别鞋垫各位置所施加的力进行实时监测；

将所述压力传感器组实时监测到的数据代入所述关系决策模型中，判断穿戴所述摔倒识别鞋垫的人员的身体姿态。

2.根据权利要求1所述的应用于电力现场的摔倒识别方法，其特征在于，所述预先通过支持向量机方法建立所述压力传感器组所采集的参数组与摔倒事件之间的关系决策模型包括：

建立压力传感器组所采集的参数组x与摔倒期盼值y之间的关系模型：

其中，i为正整数，代表参数组的序号。

根据使超平面对所有参数组正确分类并且具备最大的分类间隔约束条件确定由权值向量w和常量b确定的最优超平面方程wx+b＝0；

根据所述权值向量w和常量b确定所述关系决策模型。

3.一种摔倒识别鞋垫，用于执行权利要求1或2所述的摔倒识别方法，其特征在于，包括鞋垫本体和被所述鞋垫本体所包覆并分布于各承受重力位置的压力传感器组，所述压力传感器组用于实时采集人体向所述摔倒识别鞋垫各位置所施加的力的大小参数。

4.根据权利要求3所述的摔倒识别鞋垫，其特征在于，所述压力传感器组包括分布于与前脚掌对应位置处的第一压力传感器、与足弓对应位置处的第二压力传感器和与后脚跟对应位置处的第三压力传感器。

5.根据权利要求3所述的摔倒识别鞋垫，其特征在于，所述鞋垫本体内还设有与所述压力传感器组电连接的无线通信模块，用于发送所述压力传感器组所采集的参数组。

6.一种人体运动识别系统，其特征在于，包括权利要求3～5任一项所述的摔倒识别鞋垫，还包括监控终端，所述监控终端与所述摔倒识别鞋垫无线通信连接，用于：

预先通过支持向量机方法建立所述压力传感器组所采集的参数组与摔倒事件之间的关系决策模型；

将所述压力传感器组实时监测到的数据代入所述关系决策模型中，判断穿戴所述摔倒识别鞋垫的人员的身体姿态。