CN115500823A - 一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统 - Google Patents

一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，至少包括移动终端和处理单元，设置在移动终端的第一传感器、第二传感器和设置在周围地面的第三传感器分别检测用户的移动信息、生理信息和压力信息。移动终端根据获得来自所述处理单元的预警等级并基于用户的移动信息、生理信息和压力信息的处理将用户的当前状态至少分为静止状态、运动状态、预跌倒状态和跌倒后状态，并由此改变预警等级。处理单元根据用户的多种状态信息分析其跌倒趋势并将趋势信息发移动终端，由所述移动终端基于其跌倒趋势来确定至少三种预警类型。

Description

一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统
技术领域
本发明涉及跌倒监控技术领域，尤其涉及一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统。
背景技术
跌倒是现代老年人发生意外中最普遍的家庭事故，其往往造成老年人身体受损，甚至对生命产生威胁，例如脑出血等。据报道，在千禧年时，美国的致命跌倒和非致命跌倒分别造成了2亿美元和190亿美元的损失。此外，跌倒后老年人还时常会具有创伤后应激障碍，跌倒后老年人由于害怕再次跌倒，往往会将自己封闭在家中并且逐渐与社会孤立。但实际上，这种孤立造成了老年人更多的跌倒风险。鉴于老年人在当今社会中发挥出的重要作用，这种自我强加的孤立可能产生的社会经济影响越发受人重视。因此，急需一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统以保障这类人群的正常生活。
中国专利CN103976739B公开了一种穿戴式摔倒动态实时检测方法和装置，穿戴式检测装置包括足部、腰部、腕部、背部组成的特定硬件结构；摔倒动态实时检测方法可以完成人体任意状态下摔倒的实时判别，其核心算法包括步态加速度突变引起的阈值开启逻辑结构；基于零力矩点(ZMP)的人体姿态动态稳定性判别算法；基于人体运动数据库的摔倒模式识别算法。构成完整的动态实时检测系统，达到了应用领域广、对应用环境的依赖性小且实时检测的目的，且该检测方法和装置精确度高，具有系统成本小，系统体积小于便于穿戴的优点。但是该检测部位过多，在正常使用生活中无法灵活使用，穿戴麻烦，并且对于在身体各个部位设备如何进行不同参数的检测设置的问题难以解决。在跌倒时，人体各部位加速度变化是不同的，并且跌倒姿态不同时，人体各部位加速度变化也不相同。该专利的判断方法准确度低，容易出现多种误报情况。根据现有的部分医院对临床看护中的总结资料，老人跌倒的情况较高概率发生地之一是在床边，因为老人在床边能够进行的动作有很多，例如躺、坐、站、弯腰、靠床等，因此发生跌倒的概率较高，因此在床旁配置防止跌倒的设备是很有必要的。
此外，一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异；另一方面由于发明人做出本发明时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容，然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征，相反本发明已经具备现有技术的所有特征，而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。
发明内容
现有技术针对跌倒最广泛的解决方案在于对跌倒后的预警，该设备配置有用于触发报警的按钮和发出该报警信号的通信装置。但是，由于跌倒后人可能处于难以按下按钮和/或触发报警的状态(昏迷、休克和/或断臂等)，导致该设备不能进行实时响应，甚至无法响应。为了解决上述问题，现有技术采用了便携式智能跌倒检测设备，能够在跌倒的人没有任何干预的情况下进行自动报警。但是对于在身体各个部位设备如何进行检测的设置是现有技术难以解决的问题。该设备警报的触发遵循定量原则，导致容易出现多种误报情况，例如用户在上厕所、穿衣服或进行睡眠时。
针对现有技术之不足，本发明的技术方案是提供一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，至少包括移动终端和处理单元，所述处理单元配置为将至少一个所述移动终端发送的关于用户状态信息的数据进行储存，并且基于所述用户状态信息的数据得出用户预警等级。设置在所述移动终端的第一传感器、第二传感器和设置在周围地面的第三传感器分别检测用户的移动信息、生理信息和压力信息。所述移动终端根据获得来自所述处理单元的预警等级并基于用户的移动信息、生理信息和压力信息的处理将用户的当前状态至少分为静止状态、运动状态、预跌倒状态和跌倒后状态，并由此改变预警等级。所述处理单元根据用户的多种状态信息分析其跌倒趋势并将趋势信息发送至所述移动终端，由所述移动终端基于其跌倒趋势来确定至少三种预警类型，其中一种预警类型至少包括针对移动信息的提醒等级，其中另一种预警类型至少包括针对生理信息的提醒等级，其中第三种类型至少包括根据地面压力信息而确定的提醒等级。通过以上设置方式，在检测和分析用户当前状态的基础上，综合分析判断用户的静止状态、运动状态、预跌倒状态和跌倒后状态来针对性实施不同程度的预警，不仅能够进一步加强防跌倒效果，还能判断用户的不同行为状态，在用户跌倒之前、之中和之后进行对应措施。
根据一种优选的实施方式，所述处理单元将所述移动信息进行相似性测量并且将其与代表性跌倒样本进行比较，分析比较结果以发出高概率跌倒信号。所述高概率跌倒信号还至少通过生理信息的添加以提高可靠性，其中，所述生理信息的添加包括：处理单元通过对生理信息的差异性测量将用户生理参数与预设的在给定运动水平下获得的人的参数特征进行比较，并且基于比较结果发出跌倒的预警信号。
根据一种优选的实施方式，在所述移动终端内的第一传感器被高概率跌倒信号触发的情况下，所述移动终端启动所述第二传感器检测用户的生理信息。其中，在所述用户的生理信息符合预跌倒状态的情况下，所述处理单元和/或所述移动终端基于针对生理信息的提醒等级对用户进行预警，并且在对用户进行预警的情况下，所述处理单元储存为跌倒事件以记录跌倒事件的发生时间和持续时间。其中，若用户持续确认为跌倒后状态，所述处理单元和/或所述移动终端基于针对生理信息的提醒等级进行提高等级的提醒。
根据一种优选的实施方式，在所述移动终端内的第一传感器被高概率跌倒信号触发且所述用户的生理信息符合预设的在给定运动水平下获得的人的参数特征的情况下，所述移动终端关闭所述第一传感器，并通过第二传感器和/或第三传感器记录信息。
根据一种优选的实施方式，在确定所述移动终端内的至少一个传感器被高概率跌倒信号触发的情况下，所述处理单元基于所述移动终端获得移动信息和/或生理信息是否符合所述预跌倒状态而控制所述第三传感器的开启并且检测压力信息，从而根据压力信息判断用户的当前状态以进行预警。其中，在所述处理单元和/或移动终端针对移动信息和/或生理信息向用户进行预警之后，压力信息无变化趋势的情况下，或压力信息出现变化趋势的情况下，所述处理单元和/或移动终端能够根据压力信号有无变化趋势来修正预警等级。
根据一种优选的实施方式，在所述移动终端基于状态信息确定用户处于跌倒后状态的情况下，所述移动终端基于跌倒趋势来针对用户跌倒后的移动信息、生理信息和压力信息进行报警，从而对用户的跌倒状态进行检测。其中，报警等级至少包括根据所述移动终端检测到用户处于跌倒后状态的时间而制定的轻度报警等级、中度报警等级和重度报警等级。
根据一种优选的实施方式，所述第一传感器通过获得多维信号的二次范数来估计人体的动能，并将测量的人体的动能作为移动信息发送至所述处理单元，所述处理单元至少从所述第一传感器检测到的移动信息中提取出瞬时特征和参考特征。其中，所述处理单元通过相似性测量来定性比较瞬时特征和参考特征以判断用户的当前状态以发出高概率跌倒信号。
根据一种优选的实施方式，所述处理单元至少从所述第二传感器检测到的生理信息中提取心率数据和/或血压数据。其中，所述处理单元基于由所述第二传感器发送的生理信息提取心率数据和/或血压数据的提取频率至少由所述移动信息的变化为驱动来进行调节。
根据一种优选的实施方式，所述移动信息包括所述移动终端的加速度。所述生理信息包括心率和/或血压。所述压力信息包括所述第三传感器所受压力。
根据一种优选的实施方式，所述处理单元还用于判断移动终端是否被正确佩戴在用户身上，若移动终端未被正确佩戴，所述处理单元能够发出提示并且忽略第二传感器检测到的生理信息以正确判断用户的当前状态。
本发明的有益技术效果：
本发明通过将用户的当前状态分为静止状态、运动状态、预跌倒状态和跌倒后状态，并且通过第一传感器、第二传感器和第三传感器对用户不同状态的参数进行检测，解决现有技术容易出现误报的问题。通过多参数测量对处理单元的判断结果和发出的预警等级进行修正，使其符合用户的当前状态。本发明通过相似性测量定性比较各参数特征，其准确性高，相较于现有技术的定量原则，本发明误报概率低。
附图说明
图1是本发明的一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统的优选实施例的拓扑图；
图2是本发明的一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统的优选实施例的模块流程图；
图3是本发明的一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统的优选实施例的流程示意图。
附图标记列表
1：处理单元；2：移动终端；3：第一传感器；4：第二传感器；5：第三传感器；6：预警类型。
具体实施方式
下面结合附图进行详细说明。
实施例1
本申请涉及一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，至少包括移动终端2和处理单元1，处理单元1配置为将至少一个移动终端2发送的关于用户状态信息的数据进行储存，并且基于用户状态信息的数据得出用户预警等级。设置在移动终端2的第一传感器3、第二传感器4和设置在周围地面的第三传感器5分别检测用户的移动信息、生理信息和压力信息。移动终端2根据获得来自处理单元1的预警等级并基于用户的移动信息、生理信息和压力信息的处理将用户的当前状态至少分为静止状态、运动状态、预跌倒状态和跌倒后状态，并由此改变预警等级。优选地，处理单元1可以是处理器芯片，例如FPGA、CPU等，也可以是ARM架构的处理器，例如ThunderX2芯片、Cortex-A76芯片，也可以是云端智能芯片，例如型号为MLU100的云端智能芯片。优选地，移动终端2可以是手机、笔记本等智能终端。优选地，移动终端2是至少能够测量人体的心率、温度、脉搏、血压、加速度、血氧等数据的智能终端。优选地，移动终端2可以是穿戴式设备，例如智能手环、智能鞋垫、智能手表等。
优选地，移动终端2根据获得来自处理单元1的预警等级并基于用户的移动信息、生理信息和压力信息的处理将用户的当前状态至少分为静止状态、运动状态、预跌倒状态和跌倒后状态。优选地，可以通过预设的方式采集相关信息并且综合分析获得静止状态、运动状态、预跌倒状态和跌倒后状态的预设信息。例如通过多次采集用户的模拟静止、模拟运动和模拟跌倒数据以获得基础参数，即预设信息。当预警等级发生改变时，移动终端2至少通过闪烁不同颜色和/或播报语言的方式提醒用户和/或医疗中心。优选地，处理单元1根据用户的多种状态信息分析其跌倒趋势并将趋势信息发送至移动终端2，由移动终端2基于其跌倒趋势来确定至少三种预警类型6，其中一种预警类型6至少包括针对移动信息的提醒等级，其中另一种预警类型6至少包括针对生理信息的提醒等级，其中第三种类型至少包括根据地面压力信息而确定的提醒等级。通过以上设置方式，在检测和分析用户当前状态的基础上，综合分析判断用户的静止状态、运动状态、预跌倒状态和跌倒后状态来针对性实施不同程度的预警，不仅能够进一步加强防跌倒效果，还能判断用户的不同行为状态，在用户跌倒之前、之中和之后进行对应措施。
因为跌倒是难以进行提前预防和避免的，所以现有技术针对跌倒最广泛的解决方案在于对跌倒后的预警。该预警是由跌倒检测的传感器发出的。该传感器能够由便携式设备集成，该设备配置有用于触发报警的按钮和发出该报警信号的通信装置。但是，由于跌倒后人可能处于难以按下按钮和/或触发报警的状态(昏迷、休克和/或断臂等)，导致该设备不能进行实时响应，甚至无法响应。为了解决上述问题，现有技术采用了智能跌倒检测设备，能够在跌倒的人没有任何干预的情况下进行自动报警。其自动报警原理主要基于对人的外观或对环境的检测进行报警，其采用放置在用户周围环境中的摄像头和/或振动型传感器。适用上述设备的好处在于不用随身佩戴，与之相对的，上述设备只能用于装设的位置，无法随人改变位置而移动。此外，周围环境始终处于多变的状态，该设备难以处于恰当的检测位置，导致对人的外观或对环境的检测较为复杂。在使用摄像头进行外观检测的情况下，又会对用户的隐私造成影响，给用户生活带来不便。而对于随身佩戴的设备，其直接检测人跌倒的发生，并且发出警报。该设备的检测方式在于通过陀螺仪和/或加速度计检测跌倒发生时的运动参数突变。该类设备结构紧凑，成本低，易于使用，并且可以佩戴在身体的各个部位(胸部、手腕、膝盖、腰部等)。但是对于在身体各个部位设备如何进行检测的设置是现有技术难以解决的问题。例如，佩戴在人体重心附件的设备能够达到最佳的检测效果，其检测方法在于：检测沿人体轴线的突然运动，若检测到该运动，则测量人体的倾斜度，以确定人体是否跌倒。该检测方法以检测到突然运动为首要条件，并在之后才进行后续检测，从而减少功耗。但是，该警报的触发遵循定量原则，即该突然运动的移动加速度和/或倾角值高于或低于预定阈值，则触发警报。该原则的缺陷在于容易出现多种误报情况，例如用户在上厕所、穿衣服或进行睡眠时。此外，现有技术的该类设备常采用手环的形式进行检测，但是未考虑用户手腕在日常动作中经历的位置变化和加速度变化，使得出现误报的几率变大，其跌倒的检测数据与用户手撞击桌子的检测数据几乎相同，导致该检测方式不能用于手环形式的设备，尤其是用于测量手前臂的倾斜度去测量跌倒。
本发明旨在提出一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，可由用户任意佩戴，尤其是在手腕进行佩戴，并且在检测跌倒时具有可靠性。
根据一种优选的实施方式，移动终端2中至少设有用于检测加速度的第一传感器3以检测移动信息。第一传感器3在三维空间中检测人体的动能。第一传感器3能够采用加速度计或陀螺仪。第一传感器3通过获得多维信号的二次范数来估计人体的动能。此外，该第一传感器3能够包括一个存储器和一个微处理器，该微处理器被编程以执行上述过程，或者通过处理单元1执行上述过程。具体地，若第一传感器3为加速度计。第一传感器3在确定的频率下(例如100～900Hz的频率下)对佩戴该设备的人的手腕处的加速度进行检测。处理单元1(或微处理器)从第一传感器3中提取在时间t处的瞬时特征St，以表示在时间窗口Δt(包括时间t)上人的动能分布。该分布由本申请中的二次范数表示为：e(t)＝ax 2(t)+ay 2(t)+az 2(t)。其中ax、ay和az表示各个方向的加速度。从上述说明中能够发现，人体动能的表征能够在时间窗口Δt上的分布得到特殊的可靠的特征，并且该特征能够用于人是否跌倒的判断。因此，若在模拟跌倒过程中记录的参考特征与上述特征近似，则表明用户大概率发生了跌倒。本发明对于跌倒的检测能够通过定性方法进行，即分析特征与人体动能在时间窗口Δt上的相似性进行检测，而非采用现有技术的定量测量，其本质在于对人体瞬时动能(瞬时特征)和预定阈值(参考特征)的比较。因此，本发明对于通过移动信息检测用户的当前状态主要在于特征St的比较，并且以特征的均值和方差与预定阈值进行比较。处理单元1(或存储器)中记录有人体在空间中各个方向上跌倒的特征，包括时间窗口Δt上人体的动能分布。
参考特征的获取在于：通过移动信息的均值和方差以统计的信息获得参考特征并且进行记录。其统计方法在于：识别每一个移动信息的特定值以将数据统计对齐，特定值例如最大值、最小值、零点、最大斜率等。该特定值用于统计对齐各移动信息以获得一组特定特征。在各种对齐的特定值的基础上通过在每一时刻对特定特征求平均值的方式来获得参考特征。之后将参考特征中减去由于重力引出的加速度平均值，以消除重力影响，并且对参考特征进行归一化处理。在每一时刻中，特定特征的值的方差也能够确定出来。将该方差值设置于矩阵的对角线上，通过参考特征和矩阵以比较分析瞬时特征St。瞬时特征St由处理单元1在时间t上进行提取。瞬时特征St表征第一传感器3在时间窗口Δt上的测量出的人的动能分布。时间窗口Δt通常在2～3s之间。瞬时特征St被二阶范数归一化以便与参考特征进行比较分析。瞬时特征S同样被标识自身的特定值，例如最大值、最小值、零点、最大斜率等。瞬时特征St被移动以便将该特定值移动到时间窗口Δt的中间。需要注意的是，瞬时特征St的特定值与在确定参考特征时，为统计对齐而记录的特定值相同。通过上述方式对瞬时特征St和参考特征进行处理，能够获得在时间t上的瞬时特征St和参考特征，并且用于时间t是任意的，特定值是随着时间推移的，获得的瞬时特征St和参考特征也是随时间推移的。瞬时特征和参考特征的比较频率在1s/次～10s/次之间。
根据一种优选的实施方式，处理单元1通过相似性测量来定性比较瞬时特征和参考特征。该比较是通过比较形成每个特征的样本进行的。在参考特征包含的大量样本中，由于估计出参考特征的方差太大，部分样本存在可靠性较低的问题。本发明为消除该问题，使用马氏距离(Mahalanobis distance)对其进行确定。上述说明了参考特征和矩阵的获取方式。方差降低了可靠性最低的样本对最终计算结果的影响。上述马氏距离(Mahalanobisdistance)是归一化的，即距离的取值在0～1之间，并且由此直接反应跌倒的可能性。本发明的预设阈值可由本领域技术人员根据用户模拟跌倒时的所需灵敏度去定义。当检测值高于预设阈值时，用户发送跌倒的概率由上述的马氏距离计算，并且发出警报。优选地，参考特征和瞬时特征之间的比较频率按照预设的时间间隔进行。优选地，比较频率的选择与时间窗口Δt的振幅决定。例如，跌倒的用户手腕所经历的动能变化约为一秒钟。因此，考虑到处理单元1执行的比较频率，在比较过程中，两个样本的最大间隔为一秒。需要说明的是，只有用户可能发生跌倒危险时(处于运动状态或预跌倒状态)，例如当移动信息超过预设阈值时，才进行比较。
根据一种优选的实施方式，处理单元1将所述移动信息进行相似性测量并且将其与代表性跌倒样本进行比较，分析比较结果以发出高概率跌倒信号。高概率跌倒信号还至少通过生理信息的添加以提高可靠性，其中，生理信息的添加包括：处理单元1通过对生理信息的差异性测量将用户生理参数与预设的在给定运动水平下获得的人的参数特征进行比较，并且基于比较结果发出跌倒的预警信号。优选地，为了提高跌倒检测的可靠性，至少通过第二传感器4检测到的人体生理信息以对高概率跌倒信号进行修正。人体跌倒时，人的生理参数会发生一定变化，尤其是人的心血管参数与人体跌倒之间具有直接的关系。用户的心血管紊乱可能是用户跌倒的直接原因或跌倒事件的直接结果。例如，跌倒时的意识丧失是由于血压下降造成的。而在多个跌倒事件中，人体的心率也会快速下降。此外，虽然跌倒引起了人体生理信息的变化，但是也存在由于用户姿态的改变造成生理信息变化的可能。例如在站立姿势和躺卧姿势之间，由于直立压力的降低，用户心率的下降属于正常情况。优选地，处理单元1还基于用户跌倒产生的情绪压力变化进行高概率跌倒信号的修正。用户的跌倒会导致情绪压力产生变化，用户在跌倒后处于仰卧位会导致心率和血压的双重升高。这种升高会随着用户跌倒后所受到的伤害而加剧。因此，若生理信息(情绪压力下产生的生理信息)的检测异常伴随着用户移动信息的检测异常则表明跌倒的概率大幅度提升，使得预警信号更为准确。优选地，第二传感器4能够采用光电容积描记传感器。第二传感器4用于提供生理信息，并在此基础上估计用户的心率和与血压的相关项。当设备以手环形式设置时，第二传感器4能够设置于设备背面。第二传感器4还能够以戒指的形式设置在用户手指上。第二传感器4对于心率的检测较为准确，但是对于血压值来说，很难进行直接检测，需要通过测算出与血压值相关的用户血容量的变化，以间接测量血压值。即使对血压值的相关项进行归一化处理，其估计的准确性也受到样本参考值的影响。对此，本发明如前所述的移动信息的处理方式，对生理信息进行处理，即通过方差和加权的方式增加血压值测量的准确性。该第二传感器4能够包括一个存储器和一个微处理器，该微处理器被编程以执行上述过程，或者通过处理单元1执行上述过程。处理单元1(或微处理器)在第二传感器4检测的生理信息中单独提出心率数据或血压数据。优选地，处理单元1基于由第二传感器4发送的生理信息提取心率数据和/或血压数据的提取频率至少由所述移动信息的变化为驱动来进行调节。提取频率是指处理单元1基于由第二传感器4发送的生理信息提取心率数据和/或血压数据的频率。处理单元1能够通过移动信息将用户的当前状态至少分为静止状态、运动状态、预跌倒状态和跌倒后状态。若处理单元1判断用户在该时间下处于正常状态(静止状态)，即移动信号没有显著和/或异常变化，则在每次心跳时以4Hz的频率周期性提取心率数据和/或血压数据，并且进行储存。每一个提取的生理信息确定了一个均值和一个方差，上述确定的值处于不断刷新的状态。此后，当移动信息表征用户跌倒概率高时(运动状态或预跌倒状态)，将储存的不断刷新的生理信息结合最新的生理信息进行归一化处理，并且通过相异性测量，将在该时间获得的生理信息与预设阈值进行比较。该比较是通过点与分布的距离来确定的，例如马氏距离(Mahalanobis distance)。当用户处于运动状态(有氧运动状态)时，瞬时特征St包括了一个、两个或两个以上的生理信息。预设阈值包括了一个、两个或两个以上的生理信息随时间变化的平均值。对于第二传感器4检测到的生理信息，其与预设阈值的比较距离在0～1之间。距离为0对应于正常生理信息，而距离为1对应于理论上不可能符合用户当前状态的生理信息。越接近于距离1表示用户跌倒的可能性越大。优选地，处理单元1能够对生理信息求和并且进行加权。处理单元1获得的生理信息的比较距离与移动信息的加速度值相交，根据相应距离测量的可靠性来确定两者之间的加权系数。优选地，处理单元1至少基于以下方法来确定用户跌倒的概率。若移动信息显示用户处于静止状态，则用户处于坐姿、站姿或躺姿。在该情况下，若生理信息显示用户血压和心率过大，则用户可能处于紧急情况。若生理信息显示正常，用户跌倒的概率下降。若移动信息显示用户处于运动状态或预跌倒状态，则用户可能处于紧急情况。若生理信息显示用户血压和心率过大，但是相较于移动信息来说是正常的升高，则用户发生跌倒的概率显著下降，确定用户处于运动状态，无需发出警报。若移动信息和生理信息在异常事件发生之前和之后出现了相似的变化，则用户跌倒的概率显著减少。
需要说明的是，本发明中的四种状态(静止状态、运动状态、预跌倒状态和跌倒后状态)表征了用户处于不同情况下的姿态特征。静止状态是指用户处于不移动状态，例如睡眠、静坐等情况。运动状态是指用户处于移动状态，例如散步、跑步等情况。预跌倒状态是指用户的佩戴本装置的部分出现了加速度突变和/或用户身体出现了生理信息(心率、血压等)突变，导致处理单元判断用户可能即将发生跌倒的情况。跌倒后状态是指用户已经跌倒在地之后，自身的生理状态。
根据一种优选的实施方式，处理单元1能够通过生理信息和/或接收的移动信息判断装置是否被用户正确佩戴。若用户未正确佩戴，处理单元1向用户发出警报或向医疗中心发出警报。在此基础上，处理单元1还通过生理信息的检测确定装置的佩戴位置是否正确。
根据一种优选的实施方式，在移动终端2内的第一传感器3被高概率跌倒信号触发的情况下，移动终端2启动第二传感器4检测用户的生理信息。其中，在用户的生理信息符合预跌倒状态的情况下，处理单元1和/或移动终端2基于针对生理信息的提醒等级对用户进行预警，并且在对用户进行预警的情况下，处理单元1储存为跌倒事件以记录跌倒事件的发生时间和持续时间。其中，若用户持续确认为跌倒后状态，处理单元1和/或移动终端2基于针对生理信息的提醒等级进行提高等级的提醒。优选地，高概率跌倒信号是检测到用户的移动信息发生异常情况时，处理单元1发出的信号。优选地，高概率跌倒信号还可以是检测到用户的移动信息超过预设阈值时，处理单元1发出的信号。优选地，在高概率跌倒信号发出的情况下，移动终端2才会启动第二传感器4。通过该设置方式，能够减少移动终端2的功耗。优选地，在处理单元1发出高概率跌倒信号的情况下，第二传感器4记录用户生理信息，第三传感器5记录周围地面压力信息。优选地，高概率跌倒信号在处理单元1判断用户处于运动状态或预跌倒状态时发出。
根据一种优选的实施方式，在移动终端2内的第一传感器3被高概率跌倒信号触发且用户的生理信息符合预设的在给定运动水平下获得的人的参数特征的情况下，移动终端2关闭第一传感器3，并通过第二传感器4和/或第三传感器5记录信息。优选地，在确定用户处于预跌倒状态时，能够短时关闭第一传感器3的检测工作，以减少移动终端2的功耗。在用户处于预跌倒状态时，第一传感器3无法记录有效的与用户跌倒相关的信息，并且即使进行记录，也不能带来更准确的检测结果，因此短时关闭第一传感器3以节省电能消耗。
根据一种优选的实施方式，在确定移动终端2内的至少一个传感器被高概率跌倒信号触发的情况下，处理单元1基于移动终端2获得移动信息和/或生理信息是否符合预跌倒状态而控制第三传感器5的开启并且检测压力信息，从而根据压力信息判断用户的当前状态以进行预警。其中，在处理单元1和/或移动终端2针对移动信息和/或生理信息向用户进行预警之后，压力信息无变化趋势的情况下，或压力信息出现变化趋势的情况下，处理单元1和/或移动终端2能够根据压力信号有无变化趋势来修正预警等级。优选地，第三传感器5设置于周围地面并用于所受压力的检测。对于需长时间保持躺卧姿势的用户来说，在床边的周围地面设置第三传感器5能够极大增加跌倒的检测可靠性。第三传感器5可以是压力传感器。第三传感器5能够集成在患者床边的地面。例如，集成在地毯中。优选地，在处理单元1确定用户处于预跌倒状态的情况下，处理单元1能够控制第三传感器5开启以对周围地面压力进行检测。优选地，处理单元1至少基于第三传感器5的短时压力变化来判断患者的当前状态。当第三传感器5检测到的压力超过预设阈值时，处理单元1发出预警信号。用户跌倒在地时，由于重力加速度作用，其短时压力会大于用户体重。当第三传感器5检测到的压力出现异常或突变时，用户可能发生跌倒。优选地，设置多个第三传感器5于用户周围地面以检测压力变化的范围。处理单元1基于多个传感器5检测到的患者的若干个接触点以判断患者的当前状态。当用户站立姿态或静坐床边或跳下床时，虽第三传感器5检测到压力变化，但是压力变化的范围较小。用户跌倒时通常有多个接触点出现压力变化，例如腿部、手部和臀部形成的支撑或背部大面积支撑，而非如用户站立姿势时(或其他姿势)仅由的双脚支撑(两点支撑)。优选地，处理单元1通过第三传感器5压力变化的覆盖范围和压力点判断用户的当前状态。优选地，处理单元1基于若干个第三传感器5的分布范围至少将集成有第三传感器5的地毯(或其他构件)进行分区处理。处理单元1至少将地毯分为近床区、远床区、缓冲区或者其余需要的区域以对每一区域进行分别检测。不同区域的检测结果配合第一传感器3和/或第二传感器4的联合分析，以获取用户在该区域下可能的姿态以及跌倒风险等级，并且相应调整预警等级以及第一传感器3、第二传感器4和/或第三传感器5的检测等级。尤其是第三传感器5的检测等级。优选地，在本方案中，针对用户的跌倒，尤其是针对行动不便的老人的跌倒，对于判断用户的跌倒可能性的准确率非常重要。因此给出以下步骤：在检测到用户处于近床区的情况下，确定用户的移动信息和/或生理信息是否发生突变并且确定第三传感器5检测到的用户在近床区的压力大小和支撑点数量。若用户的移动信息和/或生理信息未发生突变，并且第三传感器5的压力大小不变，不存在支撑点，说明用户在床上躺卧休息或睡觉。此时第一传感器3、第二传感器4和/或第三传感器5处于第一检测等级。若用户的移动信息和/或生理信息未发生突变，并且第三传感器5的压力大小不变，存在两个支撑点，说明用户在床边站立或静坐在床边。此时第一传感器3、第二传感器4和/或第三传感器5同样处于第一检测等级。若用户的移动信息和/或生理信息发生突变，并且第三传感器5的压力大小不变，不存在支撑点，说明用户在床上进行运动或移动。此时第一传感器3、第二传感器4和/或第三传感器5处于第一检测等级。若用户的移动信息和/或生理信息发生突变，并且第三传感器5的压力大小不变，存在两个支撑点，说明用户在床边运动或想要离开床边。此时第一传感器3和第二传感器4处于第一检测等级，第三传感器5处于第二检测等级。更具体地，在检测到用户处于近床区和缓冲区之间的情况下，处于近床区和缓冲区第三传感器5检测到压力存在，并且具有四个支撑点时，处理单元1判断用户跪在床边，此时处理单元1和/或移动终端2中集成的计时器进行计时。当所计时间超过预设值(例如一分钟)时，发出警告，提示用户缓慢站起以防止头部缺血而晕倒。更进一步地，在检测到用户处于远床区或缓冲区的情况下，用户此时离床较远，跌倒时可能无法扶住床沿或向床上跌倒。此时第一传感器3、第二传感器4和/或第三传感器5处于第二检测等级，以防止用户远离床边而跌倒。优选地，处理单元1还基于用户在各区域内步伐移动程度和压力程度判断用户的跌倒风险等级。本发明的区域设置还在于判断用户的步伐移动程度和压力程度以反应出用户的当前身体状态。上述步伐移动程度是指：在第三传感器5检测到的支撑点变化时，对上一支撑点和当前支撑点进行测算，以得到用户的步伐距离和步伐频率，并以此为依据预测用户的下一支撑点位置。当用户的实际下一支撑点位置与预测出的下一支撑点位置偏差超过预设阈值(该预设阈值能够是距离偏差和频率偏差超过50％)时，提高第一传感器3、第二传感器4和/或第三传感器5的检测等级。当用户多次(三次或三次以上)的支撑点位置偏离时，处理单元1发出警报，并且提醒用户缓慢移动，以防止多次变向导致用户重心不稳而跌倒。上述压力程度是指用户在各区域移动时的对地压力。通过对压力程度的检测能够判断用户是否发生脚滑或崴脚的情况。优选地，当用户处于预跌倒状态时，第一传感器3、第二传感器4和/或第三传感器5处于第三检测等级以进行实时监测。
现有技术中针对用户的跌倒检测，通常都是在用户跌倒后甚至跌倒发生过了较长时间才判断出用户跌倒，并且由此发出警报，其只能用作用户的跌倒检测而不能针对用户行为特征进行预警提示，尤其是针对老人的跌倒，在很多情况下，跌倒已发生时已经错过了最佳提示时间。例如老人在长时间久坐或跪坐，突然站立引起的头部充血眩晕的问题。此外，用户的各类活动会造成现有技术中该类设备的误判，若不能通过多种传感器对其进行反复判断和甄别，过多的提示和预警会让用户产生逆反心理，这无疑是十分消耗精力的问题，最终导致用户不愿意甚至抗拒该类设备，继而造成用户跌倒时无人监控的问题。
上述第一检测等级、第二检测等级和第三检测等级反应了各个传感器的检测程度。第三检测等级检测程度最高，各个传感器不间歇检测以确保用户的当前状态，并且对可能发生的跌倒进行预警。第一检测等级检测程度最低，各个传感器间隔检测以节省传感器的功耗，在该情况下，用户处于相对安全的位置或状态，无需进行长时间检测。
进一步地，针对老人所处的生活空间，特别是针对老人所在的床旁的空间，无论是在医院或看护设施中的病床或护理床情况下，还是在老人家庭中睡眠的床边的情况下，都存在大量其他人员在老人床边走动的现象，因此造成一些现有的检测老人状态以防止其跌倒的方案变得很困难，因为无法区别老人的姿态与其余无关人员的姿态数据，造成信息混乱，难以准确且较快地检测相应数据。基于此，本方案进一步给出，上述实施例中所述的第三传感器(检测压力的传感器)被配置为仅在检测到与配置有移动终端的用户接触时，才进行数据记录和/或上传。上述方案的一种可行方式为，移动终端配置定位单元，第三传感单元所在的位置也配置定位单元或者在其位置固定的情况下具备一个固定位置范围，仅当移动终端定位单元所获取的定位信息与第三传感器所在位置的定位单元获取的定位信息或者固定位置范围相适应的情况下，第三传感器才进行数据的采集和/或上传；或者另一种可行的方式为，利用人体传导的生物电，通过第三传感器所在的位置(例如上述提到的床旁的地毯等)与人体建立回路以向人体所佩戴的移动终端(例如是智能手表)发送特殊频率的信号电的方式来判定特定用户(例如本方案的目标人物，即老人)是否接触第三传感器，从而能够有效筛选特定用户，完全排除无关人员的干扰，使得相关传感器能够精确采集特定用户的数据并使得相关处理设备能够快速处理并获取老人姿态，从而能够在预防老人摔倒的模式上抢占先机，本方案尤其是对于一些利用到护理机器人的护理场景具有显著优势，基于上述效果，处理设备能够仅针对老人采集的数据进行快速处理，并且能够基于此向护理机器人提前发出指令，以操纵该机器人实施防止老人摔倒的手段，本方案获得的时间上的显著优势能够使得护理机器人能够做到例如在老人蹲下站起前就直接移动至老人身后并且操作机械臂成环抱状或托起状以防止老人站起后摔倒。本方案能够显著减小误报，并且显著减小数据处理量，使得设备的成本显著降低，以及续航能力能够显著提升。
根据一种优选实施例，第三传感器还能够基于检测老人下床时和/或站立时其两只脚在第三传感器上产生的压力先后和/或压力差异来判断老人是否存在左右脚不平衡状态，例如当左右脚压力差大于预设值时，判断老人存在左右脚不平衡状态，此类老人更容易出现下床时站立不稳跌倒的情况，基于此，当检测到老人存在左右脚不平衡状态时，第一或第二检测器在检测到老人从睡眠状态转为清晰状态时，发出提示信息以提醒老人缓慢下床的同时，控制护理机器人进入防跌准备状态，例如使该机器人前往床边做接引动作。
根据一种优选的实施方式，在移动终端2基于状态信息确定用户处于跌倒后状态的情况下，移动终端2基于跌倒趋势来针对用户跌倒后的移动信息、生理信息和压力信息进行报警，从而对用户的跌倒状态进行检测。其中，报警等级至少包括根据移动终端2检测到用户处于跌倒后状态的时间而制定的轻度报警等级、中度报警等级和重度报警等级。优选地，移动终端2还集成有GPS定位单元，以实时显示用户的当前位置。优选地，移动终端2的外壳设置有Led灯或反光条以方便夜间观察用户位置。
根据一种优选的实施方式，移动信息包括移动终端2的加速度。生理信息包括心率和/或血压。压力信息包括第三传感器5所受压力。
根据一种优选的实施方式，处理单元1还用于判断移动终端2是否被正确佩戴在用户身上，若移动终端2未被正确佩戴，处理单元1能够发出提示并且忽略第二传感器4检测到的生理信息以正确判断用户的当前状态。
实施例2
本实施例是对上述实施例的进一步补充，重复的内容不再赘述。
根据一种优选的实施方式，处理单元1执行如图2所示的步骤：
S1：通过设置在移动终端2内的第一传感器3检测用户的移动信息，并且通过第二传感器4检测用户的生理信息。优选地，移动终端2中至少设有用于检测加速度的第一传感器3以检测移动信息。第一传感器3在三维空间中检测人体的动能。第一传感器3能够采用加速度计或陀螺仪。第一传感器3通过获得多维信号的二次范数来估计人体的动能。此外，该第一传感器3能够包括一个存储器和一个微处理器，该微处理器被编程以执行上述过程，或者通过处理单元1执行上述过程。优选地，为了提高跌倒检测的可靠性，至少通过第二传感器4检测到的人体生理信息以对预警信号进行修正。优选地，第二传感器4能够采用光电容积描记传感器。第二传感器4用于提供生理信息，并在此基础上估计用户的心率和与血压的相关项。当设备以手环形式设置时，第二传感器4能够设置于设备背面。第二传感器4还能够以戒指的形式设置在用户手指上。
S2：基于移动信息和/或生理信息是否符合预设阈值来确定用户是否跌倒或确定用户处于的当前状态。优选地，处理单元1至少基于以下方法来确定用户跌倒的概率。若移动信息显示用户处于静止状态，则用户处于坐姿、站姿或躺姿。在该情况下，若生理信息显示用户血压和心率过大，则用户可能处于紧急情况。若生理信息显示正常，用户跌倒的概率下降。若移动信息显示用户处于运动状态或预跌倒状态，则用户可能处于紧急情况。若生理信息显示用户血压和心率过大，但是相较于移动信息来说是正常的升高，则用户发生跌倒的概率显著下降，确定用户处于运动状态，无需发出警报。若移动信息和生理信息在异常事件发生之前和之后出现了相似的变化，则用户跌倒的概率显著减少。
在全文中，“优选地”所引导的特征仅为一种可选方式，不应理解为必须设置，故此申请人保留随时放弃或删除相关优选特征之权利。
需要注意的是，上述具体实施例是示例性的，本领域技术人员可以在本发明公开内容的启发下想出各种解决方案，而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白，本发明说明书及其附图均为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，至少包括移动终端(2)和处理单元(1)，所述处理单元(1)配置为将至少一个所述移动终端(2)发送的关于用户状态信息的数据进行储存，并且基于所述用户状态信息的数据得出用户预警等级，其特征在于，
设置在所述移动终端(2)的第一传感器(3)、第二传感器(4)和设置在周围地面的第三传感器(5)分别检测用户的移动信息、生理信息和压力信息，
所述移动终端(2)根据获得来自所述处理单元(1)的预警等级并基于用户的移动信息、生理信息和压力信息的处理将用户的当前状态至少分为静止状态、运动状态、预跌倒状态和跌倒后状态，并由此改变预警等级，
所述处理单元(1)根据用户的多种状态信息分析其跌倒趋势并将趋势信息发送至所述移动终端(2)，由所述移动终端(2)基于其跌倒趋势来确定至少三种预警类型，其中一种预警类型至少包括针对移动信息的提醒等级，其中另一种预警类型至少包括针对生理信息的提醒等级，其中第三种类型至少包括根据地面压力信息而确定的提醒等级。
2.如权利要求1所述的跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，其特征在于，所述处理单元(1)将所述移动信息进行相似性测量并且将其与代表性跌倒样本进行比较，分析比较结果以发出高概率跌倒信号，
所述高概率跌倒信号还至少通过生理信息的添加以提高可靠性，其中，所述生理信息的添加包括：
所述处理单元(1)通过对生理信息的差异性测量将用户生理参数与预设的在给定运动水平下获得的人的参数特征进行比较，并且基于比较结果发出跌倒的预警信号。
3.如权利要求2所述的跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，其特征在于，在所述移动终端(2)内的第一传感器(3)被高概率跌倒信号触发的情况下，所述移动终端(2)启动所述第二传感器(4)检测用户的生理信息，其中，
在所述用户的生理信息符合预跌倒状态的情况下，所述处理单元(1)和/或所述移动终端(2)基于针对生理信息的提醒等级对用户进行预警，并且
在对用户进行预警的情况下，所述处理单元(1)储存为跌倒事件以记录跌倒事件的发生时间和持续时间，其中，
若用户持续确认为跌倒后状态，所述处理单元(1)和/或所述移动终端(2)基于针对生理信息的提醒等级进行提高等级的提醒。
4.如权利要求3所述的跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，其特征在于，在所述移动终端(2)内的第一传感器(3)被高概率跌倒信号触发且所述用户的生理信息符合预设的在给定运动水平下获得的人的参数特征的情况下，所述移动终端(2)关闭所述第一传感器(3)，并通过第二传感器(4)和/或第三传感器(5)记录信息。
5.如权利要求4所述的跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，其特征在于，在确定所述移动终端(2)内的至少一个传感器被高概率跌倒信号触发的情况下，所述处理单元(1)基于所述移动终端(2)获得移动信息和/或生理信息是否符合所述预跌倒状态而控制所述第三传感器(5)的开启并且检测压力信息，从而根据压力信息判断用户的当前状态以进行预警，其中，
在所述处理单元(1)和/或移动终端(2)针对移动信息和/或生理信息向用户进行预警之后，压力信息无变化趋势的情况下，或压力信息出现变化趋势的情况下，所述处理单元(1)和/或移动终端(2)能够根据压力信号有无变化趋势来修正预警等级。
6.如权利要求5所述的跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，其特征在于，在所述移动终端(2)基于状态信息确定用户处于跌倒后状态的情况下，
所述移动终端(2)基于跌倒趋势来针对用户跌倒后的移动信息、生理信息和压力信息进行报警，从而对用户的跌倒状态进行检测，其中，
报警等级至少包括根据所述移动终端(2)检测到用户处于跌倒后状态的时间而制定的轻度报警等级、中度报警等级和重度报警等级。
7.如权利要求6所述的跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，其特征在于，所述第一传感器(3)通过获得多维信号的二次范数来估计人体的动能，并将测量的人体的动能作为移动信息发送至所述处理单元(1)，所述处理单元(1)至少从所述第一传感器(3)检测到的移动信息中提取出瞬时特征和参考特征，其中，
所述处理单元(1)通过相似性测量来定性比较瞬时特征和参考特征以判断用户的当前状态以发出高概率跌倒信号。
8.如权利要求7所述的跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，其特征在于，所述处理单元(1)至少从所述第二传感器(4)检测到的生理信息中提取心率数据和/或血压数据，其中，
所述处理单元(1)基于由所述第二传感器(4)发送的生理信息提取心率数据和/或血压数据的提取频率至少由所述移动信息的变化为驱动来进行调节。
9.如权利要求8所述的跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，其特征在于，所述移动信息包括所述移动终端(2)的加速度，
所述生理信息包括心率和/或血压，
所述压力信息包括所述第三传感器(5)所受压力。
10.如权利要求9所述的跌倒状态和防走失位置信息实时监测系统，其特征在于，所述处理单元(1)还用于判断移动终端(2)是否被正确佩戴在用户身上，若移动终端(2)未被正确佩戴，所述处理单元(1)能够发出提示并且忽略所述第二传感器(4)检测到的生理信息以正确判断用户的当前状态。
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