CN210466679U - 一种基于ZigBee通信的溺水检测手环 - Google Patents

一种基于ZigBee通信的溺水检测手环 Download PDF

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Abstract

本实用新型属于无线通信监控预警设备技术领域,涉及一种基于ZigBee通信的溺水检测手环;包括MCU、ZigBee模块、加速度计、心率测量传感器、水深传感器、flash储存器、LED报警灯和LCD显示屏;ZigBee模块通过UART模块与MCU连接并进行信息传输,加速度计通过UART模块与MCU连接并进行信息传输,心率测量传感器通过IIC模块与MCU连接并进行信息传输,水深传感器通过IIC模块与MCU连接并进行信息传输,flash储存器通过SPI模块与MCU连接并进行信息传输,LED报警灯通过GPIO模块与MCU连接并进行信息传输,LCD显示屏通过IIC模块与MCU连接并进行信息传输;该装置结构简单、成本低廉,能耗小,实时传输效率高,能够实时监控游泳者,溺水状态识别准确,在危险情况出现时,报警及时。

Description

一种基于ZigBee通信的溺水检测手环
技术领域:
本实用新型属于无线通信监控预警设备技术领域,涉及一种利用ZigBee通信技术对游泳人员进行实时监控的设备和方法,具体涉及一种基于ZigBee通信的溺水检测手环。
背景技术:
ZigBee是一项新型的无线通信技术,适用于传输范围短数据传输速率低的一系列电子元器件设备之间;ZigBee无线通信技术可于数以千计的微小传感器相互间,依托专门的无线电标准达成相互协调通信,因而该项技术常被称为Home RF Lite无线技术、FireFly无线技术;ZigBee无线通信技术还可应用于小范围的基于无线通信的控制及自动化等领域,可省去计算机设备、一系列数字设备相互间的有线电缆,更能够实现多种不同数字设备相互间的无线组网,使它们实现相互通信,或者接入因特网。
在现有技术中,公开号为CN107566797A的中国专利,公开了一种泳池溺水监控检测装置,主要结构为:计算机处理单元、摄像机、偏光镜、体态检测器、呼叫器和LED监控器等,其主要工艺步骤为:启动检测系统、监控与目标匹配、前景检测与跟踪目标、目标跟踪定位、溺水判定和溺水报警;能根据摄像机拍摄的信息及时处理并发出溺水警报,该装置设置有多台摄像机、服务器等,设备成本高,功耗大;公开号为CN109102678A的中国专利,公开了一种融合UWB 室内定位与视频目标检测与跟踪技术的溺水行为检测方法,涉及的设备包括有智能手环模块、智能监控信息处理模块、通信模块和显示报警模块,智能手环模块用以进行室内定位,智能监控信息处理模块用以处理智能监控摄像头采集的视频数据、智能手环的定位信息和水深信息;通信模块用以实现智能手环模块、智能监控信息处理模块和显示报警模块之间的信息传递,本实用新型的具体检测步骤按照如下方式进行:系统初始化:建立智能监控摄像头图像、智能手环模块定位与泳池坐标系的关系,在进行溺水条件的的设定,通过溺水检测算法进行溺水判定,该装置同样需要安装多台摄像机,设备安装成本高,并且信息传输速度有待提高。
总而言之,目前泳池监控检测装置存在造价高,维修维护成本高,并且设备功耗大等问题;随着无线通讯技术的发展,现有设备信息传输速率已经跟不上时代发展,并且数据传输的速度关系的游泳者的生命安全,因此提高设备的性能,对保护游泳池中游泳人员具有重要意义。
实用新型内容:
本实用新型的目的在于克服现有设备存在的缺点,设计一种基于ZigBee通信的溺水检测手环;该方法不需要使用多台摄像头,克服现有溺水监控系统的成本高、功耗大、溺水状态判别不准确的缺陷。
为实现上述目的,本实用新型涉及的一种基于ZigBee通信的溺水检测手环,主体结构包括MCU、ZigBee模块、加速度计、心率测量传感器、水深传感器、 flash储存器、LED报警灯、LCD显示屏和锂电池;ZigBee模块通过UART模块与MCU连接并进行信息传输;加速度计通过UART模块与MCU连接并进行信息传输;心率测量传感器通过IIC模块与MCU连接并进行信息传输;水深传感器通过IIC模块与MCU连接并进行信息传输;flash储存器通过SPI模块与MCU连接并进行信息传输;LED报警灯通过GPIO模块与MCU连接并进行信息传输;LCD 显示屏通过IIC模块与MCU连接并进行信息传输;锂电池与MCU电性连接。
本实用新型所述溺水检测手环或可设置有RFID模块,RFID模块用于登记和打开泳池场所设置的存放个人物品的橱柜;溺水检测手环或可以去除带环附加在泳镜、泳帽上。
本实用新型所述的基于ZigBee通信的溺水检测手环与溺水报警基站通过 ZigBee通信技术连接并进行信息传输;所述溺水报警基站的主体结构包括基站 MCU、基站ZigBee模块、wifi/以太网模块、基站LCD显示屏、基站flash储存器、SIM卡和直流电源;其中基站ZigBee模块通过UART模块与基站MCU连接并进行信息传输;wifi/以太网模块通过SPI模块与基站MCU连接并进行信息传输;基站LCD显示屏通过IIC模块与基站MCU连接并进行信息传输;基站flash储存器通过SPI模块与基站MCU连接并进行信息传输;SIM卡通过UART模块与基站MCU连接并进行信息传输;直流电源与基站MCU电性连接。
本实用新型与现有技术相比,所设计的基于ZigBee通信的溺水检测手环的工艺步骤合理完善,科学实用,不需要使用摄像机等设备,整体结构简单、成本低廉,能耗小,实时传输效率高,能够实时监控游泳者,溺水状态识别准确,在危险情况出现时,报警及时,有效保障了游泳者的生命安全。
附图说明:
图1为本实用新型涉及的基于ZigBee通信的溺水检测手环的结构原理示意框图。
图2为本实用新型涉及的基于ZigBee通信的溺水检测手环运行的具体工艺流程示意框图。
图3为本实用新型涉及的报警基站的结构原理示意框图。
图4为本实用新型涉及的报警基站运行的具体工艺流程示意框图。
图5为本实用新型涉及的加速度计测量数据加窗处理示意图。
图6为本实用新型涉及的静止状态加速度计测量值示意图。
图7为本实用新型涉及的静止状态下均值与标准差示意图。
图8为本实用新型涉及的自由游泳加速度计的全部测试数据示意图。
图9为本实用新型涉及的自由游泳加速度计的测试数据局部放大示意图。
图10为本实用新型涉及的自由泳状态下均值与标准差示意图。
图11为本实用新型涉及的模拟溺水初始阶段加速度计的全部测量数据示意图。
图12为本实用新型涉及的模拟溺水初始阶段加速度计的测量数据局部放大示意图。
图13为本实用新型涉及的模拟溺水初始阶段均值与标准差示意图。
图14为本实用新型涉及的模拟溺水挣扎阶段加速度计全部测量数据示意图。
图15为本实用新型涉及的模拟溺水挣扎阶段加速度计测量数据局部放大示意图。
图16为本实用新型涉及的模拟溺水挣扎阶段均值与标准差示意图。
图17为本实用新型涉及的决策树动作识别流程示意图。
具体实施方式:
下面通过实施例并结合附图对本实用新型作进一步说明。
实施例1:
一种基于ZigBee通信的溺水检测手环,如图1所示,其主体结构包括MCU1、 ZigBee模块2、加速度计3、心率测量传感器4、水深传感器5、flash储存器6、 LED报警灯7、LCD显示屏8和锂电池9;其中
MCU1作为微处理器用于获取佩戴者的心率、血压和运动状态,并对获取的信息进行处理和分析,数据分析结果为佩戴者存在异常时及时发出警报;MCU1 安装运行有青岛联合创智科技有限公司设计的程序;
ZigBee模块2用于MCU1与溺水报警基站通信,发送报警信息和测量数据; ZigBee模块2通过UART模块(UART全称为通用异步收发传输器)与MCU1连接并进行信息传输;
加速度计3用于测量佩戴者运动状态,并将运动状态传送给MCU1,MCU1进而分析游泳者是否有溺水行为;加速度计3通过UART模块与MCU1连接并进行信息传输;
心率测量传感器4用于测量佩戴者心率,并将检测的心率传输给MCU1,检测的心率用以辅助判定佩戴者是否发生溺水,当检测到心率处于静止情形,表明溺水者可能已经处于溺水后期;心率测量传感器4通过IIC模块与MCU1连接并进行信息传输;(IIC是一种总线结构,又称为I2C串行总线,一般有两根信号线,一根是双向的数据线SDA,另一根是时钟线SCL。)
水深传感器5用于测量佩戴者当前所处水深,并将检测的水深值传输给 MCU1,MCU1通过水深值辅助判定佩戴者是否溺水;水深传感器5通过IIC模块与MCU1连接并进行信息传输;
flash储存器6用于存储溺水检测手环佩戴者的基本信息以及加速度计3的测量数据;flash储存器6通过SPI模块与MCU1连接并进行信息传输(flash 储存器6属于内存器件的一种,是一种非易失性内存,在没有电流供应的条件下也能够长久地保持数据;SPI是串行外设接口的缩写,是一种高速的、全双工、同步的通信总线,并且在芯片的管脚上只占用四根线,节约了芯片的管脚。);
LED报警灯7用于在MCU1的控制下进行闪频报警,提示安保人员存在佩戴者疑似溺水状况;LED报警灯7通过GPIO模块与MCU1连接并进行信息传输;(GPIO 是通用型之输入输出的简称,功能类似8051的P0—P3,其接脚可以供使用者由程控自由使用。)
LCD显示屏8用于显示当前时间,以及接收MCU1测量的心率/血压值并予以显示;LCD显示屏8通过IIC模块与MCU1连接并进行信息传输;
锂电池9用于向溺水检测手环输出电能,锂电池9与MCU1电性连接。
所述溺水检测手环或可设置有RFID模块(RFID即无线射频识别技术),RFID 模块用于登记和打开泳池场所设置的存放个人物品的橱柜。
如图2所示,本实施例涉及的溺水检测手环的具体工作流程为:
(1)开启溺水检测手环:
将溺水检测手环带着佩戴者胳膊上,并将溺水检测手环开启;
(2)读取加速度计测量数据:
加速度计3测量佩戴者运动状态,并将运动状态传送给MCU1,MCU1根据加速度计3的测量数据通过基于加速度计行为识别算法分析佩戴者当前行为处于静止或者运动状态;
(3)运动状态溺水分析:
如果MCU1判定佩戴者当前处于运动状态,则继续根据基于加速度计行为识别算法进一步分析判断当前行为是正常游泳还是溺水行为;如果判断佩戴者处于溺水状态,则MCU1通过ZigBee模块2向溺水报警基站发送报警信息,同时 MCU1控制LED报警灯7进行闪频报警;
(4)静止状态溺水分析:
如果MCU1判定佩戴者当前处于静止状态,则MCU1通过水深传感器5获取水深数据值,并将水深数据值与设定的佩戴者安全的水深阈值进行比较,阈值根据佩戴者的身高以及佩戴者距离水面的安全水深值设定;
如果水深数据值小于阈值,则佩戴者处于安全的静止状态;如果水深数据值大于阈值,则MCU1通过心率测量传感器4进一步获取心率值,判定佩戴者当前心率值是否处于溺水状态,当检测的心率值不在正常心率范围(60~100次/ 分钟)内,则佩戴者处于溺水状态;
如果MCU1通过心率值判定佩戴者处于溺水状态,则MCU1通过ZigBee模块 2向溺水报警基站发送报警信息,同时MCU1控制LED报警灯7进行闪频报警;否则MCU1继续读取加速度计3的数据。
实施例2:
一种与实施例1所述基于ZigBee通信的溺水检测手环配合使用的基于 ZigBee的溺水报警基站,如图3所示,其主体结构包括基站MCU10、基站ZigBee 模块11、wifi/以太网模块12、基站LCD显示屏13、基站flash储存器14、SIM 卡15和直流电源16;其中
基站MCU10用于通过基站ZigBee模块11获取溺水检测手环传送的信息,并控制基站LCD显示屏13显示报警信息,将报警信息发送给安全员,并将获取的信息储存与基站flash储存器14;基站MCU10安装运行有青岛联合创智科技有限公司设计的程序;
基站ZigBee模块11用于与溺水检测手环通信,将从溺水检测手环获取的信息传输至基站MCU10;基站ZigBee模块11通过UART模块(UART全称为通用异步收发传输器)与基站MCU10连接并进行信息传输;
wifi/以太网模块12用于协助基站MCU10向安全员发送报警信息;wifi/以太网模块12通过SPI模块与基站MCU10连接并进行信息传输(SPI是串行外设接口的缩写,是一种高速的、全双工、同步的通信总线,并且在芯片的管脚上只占用四根线,节约了芯片的管脚。);
基站LCD显示屏13用于显示基站MCU10发送的报警信息;基站LCD显示屏 13通过IIC模块与基站MCU10连接并进行信息传输(IIC是一种总线结构,又称为I2C串行总线,一般有两根信号线,一根是双向的数据线SDA,另一根是时钟线SCL。);
基站flash储存器14用于保存溺水报警基站的基本信息和手环加速度计的测量数据;基站flash储存器14通过SPI模块与基站MCU10连接并进行信息传输(基站flash储存器14属于内存器件的一种,是一种非易失性内存,在没有电流供应的条件下也能够长久地保持数据);
SIM卡15用于当游泳池所在室内无wifi/以太网时,通过SIM卡向安全巡查人员发送报警信息;SIM卡15通过UART模块与基站MCU10连接并进行信息传输;
直流电源16用于向溺水报警基站提供电能,直流电源16与基站MCU10电性连接。
如图4所示,本实施例涉及的基于ZigBee/蓝牙的溺水报警基站的具体工作流程如下:
(1)开启溺水报警基站,溺水报警基站进行硬件初始化;
对设备中使用UART、IIC、SPI总线以及wifi/以太网、ZigBee/蓝牙模块的硬件进行配置,以便使用;
(2)接收手环报警信息;
当基站ZigBee模块11接收到实施例3所述溺水检测手环传送的信息后,将信息传输给基站MCU10;
(3)分析信息内容:
基站MCU10获取到溺水检测手环报警信息后,对信息内容进行解析;
(4)LCD显示报警内容:
基站MCU10对信息解析完成后,基站MCU10将解析后的信息在基站LCD显示屏13上显示发出报警的手环ID;
(5)向安全员发送报警信息:
基站MCU10对信息解析完成后,同时通过wifi/以太网模块12向安全员发送报警信息,安全员从电脑端或者手持式移动通讯端接收报警信息,安全员核实溺水检测手环佩戴者是否存在溺水危险,若存在则进行紧急救援;
(6)基站持续运转:
当报警信息处理后,报警信息由基站MCU10转存至基站flash储存器14,溺水报警基站持续运转,实时接收由溺水检测手环传递的报警信息。
实施例3:
实施例1涉及的一种基于加速度计的溺水行为识别方法,具体步骤按照如下方式进行:
S1、加速度计采集数据预处理
加速度计用以测量人体运动加速度和重力加速度信号,但是其测量数据包含了各种干扰信号和噪声信号,这些干扰和噪声会对溺水行为识别带来很多负面影响,需要对加速度计测量的数据进行噪声过滤与平滑、加窗等预处理操作;
a)噪声过滤与平滑
人体运动加速度信号的频带范围主要集中在0-15Hz,而数据中的噪声主要集中在15Hz以上,使用切比雪夫低通滤波器对数据进行滤波处理;
基于实时性与处理能力考虑,此处选择I阶级切比雪夫低通滤波器,滤波器设计如下,
滤波器设计中指标包括{G0,GB,Δf,T,fs,fp},其中G0为参考增益,GB为带宽增益,Δf为带宽,fs为采样频率,fs为通带截止频率,fp为阻带截止频率,转换到数字域公式有:
ω=2πfT (1)
设定本实施例中采样频率50Hz,阻带截止频率为30Hz,则数字域通带截止频率ωp=2π×15×0.02=0.6π,阻带截止频率ωp=2π×25×0.02=π;
对该滤波器做预畸变处理,预畸变算式为,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000081
式中,Ω为模拟频率,ω为数字频率,T为采样周期;
在已知阻带内衰减αs(单位dB)后,可得切比雪夫滤波器阶数,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000082
式中,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000083
λs为归一化率,表达式为,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000084
通带内允许有0.2d B的波动,阻带内衰减至少为40d B,使用式(3)~(5)计算可得,k=460.6131,λs=11.5481,则切比雪夫低通滤波器阶数N=3;
根据下式计算切比雪夫低通滤波器归一化的极点pk,k=1,2:N,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000085
进而可以得到切比雪夫低通滤波器的传递函数,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000086
将系统传递函数去归一化得到,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000087
根据式(6)~(8)可以得到,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000088
使用双线性变换,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000089
得到离散化的切比雪夫低通滤波器系统函数,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000091
加速度计采样的数据使用上述计算得到的滤波器系统函数滤波后,用以进一步分析;
b)数据加窗
由于直接测量得到的加速度数据在时域中以数据流的形式呈现,不适合直接提取特征,需对加速度信号进行特征提取之前进行添加窗口的预处理;测量中加速度计的数据采集频率为50Hz,采样窗口设置为256点,相邻窗口重叠 50%,图5为加速度计测量数据加窗处理示意图;
S2、行为特征提取
由于加速度量测的波形无法直接用于判断人体运动状态,也无法直接被分类器识别,因此,需要加窗后的加速度计测量数据进行特征提取,本实施例选用标准差、均值、波峰间隔、波峰波谷几种特征组成特征集;
a)均值
是最简单的表征人体运动行为的统计特征,计算公式如下,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000092
式中,Xi是测量数据,n为窗口长度,μ表示改组数据的均值;
b)标准差
反应了加速度计信号的离散程度,可以区分静态行为和动态行为,计算公式如下,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000093
c)波峰间隔
在普通游泳和溺水状态识别中,手臂的挥动频率是一个重要的特征,可以使用波峰间隔来度量手臂挥动频率,计算公式如下,
ΔT=|T2-T1| (14)
式中,T1表示前一个波峰出现的时间,T2表示后一个波峰出现的时间;
d)波峰波谷
波峰波谷值可以表征人体在运动时所达到的能量大小,可以用来分析溺水行为;
S3、基于决策树的动作识别
行为特征提取得到的特征集用于设计决策树中内部节点的属性,决策树分类算法计算量相对较小,并且模型简单,但是识别精度较高,决策树分类法采用自上而下的递归方式,在内部比较节点的属性,并根据属性的不同得到一条自上而下的路径,在叶节点处得到分类;
使用ID3算法构造决策树,设S是训练样本集,它包括n个类别的样本,这些类别分别用C1,C2,…Cn表示,那么S的熵(entropy)表示为:
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000101
其中,pi表示Ci在整个训练元组中出现的概率,可用属于此类元素的数量除以训练集合元素总数量作为估计,熵的实际意义表示为S中元组的类标号所需要的平均信息量;
将训练元组S按照属性A进行划分,那么A对S的期望信息为,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000102
信息增益,
gain(S,A)=entropy(S)-entropy(S,A) (17)
ID3算法在进行分裂时会计算训练元组中各个属性的增益率,并选择增益率最大的属性进行分裂;
本实施例以加速度计的X、Y、Z三轴测量数据计算得到的合加速度,即,
Figure DEST_PATH_GDA0002412392340000103
式中,a表示合加速度,ax,ay,az分别表示x,y,z轴的加速度值;
以合加速度的均值、标准差、波峰间隔、波峰波谷值、两轴相间系数作为特征集,创建静止、游泳(此处以自由游为例)和溺水等动作的决策树;
基于上述方法,对测试设备中的加速度计数据进行采集,然后对采集的数据进行低通滤波,最后基于行为特征对人员行为进行分析。
测试情况如下,基于加速度计的静止状态下测量值如图6所示,其均值和标准差如图7所示;自由泳合加速度数据如图8和图9所示,其均值和标准差如图10所示;由于溺水测量无法直接获取,此处通过模拟溺水动作获取测量,其中,数据分为溺水初始状态和溺水挣扎阶段,初始状态数据如图11和图12 所示,图13为其均值和方差;挣扎状态数据如图14和图15所示,图16为其均值和方差,从图6~图16能够看出,不同的行为之间,表征行为特征的均值、方差、波峰间隔和波峰波谷有明显区别,测量数据中得到的各个数值,能够应用在决策树的设计中,基于实验数据,设计的决策树流程如图17,最后,在实际应用中,程序代码按照图17所示的流程实现。

Claims (4)

1.一种基于ZigBee通信的溺水检测手环,其特征在于:主体结构包括MCU、ZigBee模块、加速度计、心率测量传感器、水深传感器、flash储存器、LED报警灯、LCD显示屏和锂电池;ZigBee模块通过UART模块与MCU连接并进行信息传输;加速度计通过UART模块与MCU连接并进行信息传输;心率测量传感器通过IIC模块与MCU连接并进行信息传输;水深传感器通过IIC模块与MCU连接并进行信息传输;flash储存器通过SPI模块与MCU连接并进行信息传输;LED报警灯通过GPIO模块与MCU连接并进行信息传输;LCD显示屏通过IIC模块与MCU连接并进行信息传输;锂电池与MCU电性连接。
2.根据权利要求1所述的基于ZigBee通信的溺水检测手环,其特征在于:所述溺水检测手环或可设置有RFID模块,RFID模块用于登记和打开泳池场所设置的存放个人物品的橱柜;溺水检测手环或可以去除带环附加在泳镜、泳帽上。
3.根据权利要求1或2所述的基于ZigBee通信的溺水检测手环,其特征在于:所述的基于ZigBee通信的溺水检测手环与溺水报警基站通过ZigBee通信技术连接并进行信息传输。
4.根据权利要求3所述的基于ZigBee通信的溺水检测手环,其特征在于:所述溺水报警基站的主体结构包括基站MCU、基站ZigBee模块、wifi/以太网模块、基站LCD显示屏、基站flash储存器、SIM卡和直流电源;其中基站ZigBee模块通过UART模块与基站MCU连接并进行信息传输;wifi/以太网模块通过SPI模块与基站MCU连接并进行信息传输;基站LCD显示屏通过IIC模块与基站MCU连接并进行信息传输;基站flash储存器通过SPI模块与基站MCU连接并进行信息传输;SIM卡通过UART模块与基站MCU连接并进行信息传输;直流电源与基站MCU电性连接。
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