【摘要】：科學(xué)技術(shù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,使得人們的生活品質(zhì)有了飛躍,但也帶來(lái)了負(fù)面的產(chǎn)物,人口老齡化就是其中一個(gè)。它不僅導(dǎo)致社會(huì)勞動(dòng)力大幅縮減,勞動(dòng)比例失調(diào),同時(shí)占用了更多的社會(huì)資源用于助老和養(yǎng)老,加重了社會(huì)、政府和家庭的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。目前我國(guó)還處于社會(huì)主義初級(jí)階段,未富先老的社會(huì)現(xiàn)狀使得負(fù)擔(dān)人口老齡化的社會(huì)重?fù)?dān)成為一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。據(jù)統(tǒng)計(jì),摔倒是引發(fā)60周歲及以上老年人非病理住院治療和死亡的首要原因,并且這個(gè)比例每年仍在呈上升趨勢(shì)。目前國(guó)內(nèi)外市場(chǎng),缺乏對(duì)老年人摔倒進(jìn)行防護(hù)、預(yù)測(cè)和報(bào)警的成熟產(chǎn)品。對(duì)老年人摔倒行為和其它相似過(guò)程的誤判現(xiàn)象尤為明顯,該領(lǐng)域的研究仍有許多關(guān)鍵的科學(xué)和技術(shù)問(wèn)題亟待解決。本文旨在研究基于加速度傳感器的人體摔倒檢測(cè)系統(tǒng),包括硬件裝置和檢測(cè)算法兩大部分,從時(shí)域和頻域兩個(gè)方向?qū)λさ剐袨檫M(jìn)行了分析。論文主要工作如下:(1)從摔倒檢測(cè)的研究背景和意義入手,介紹了當(dāng)前的社會(huì)人口現(xiàn)狀和摔倒的危害性。結(jié)合國(guó)內(nèi)外的主流研究方法和現(xiàn)狀,提出基于加速度傳感器的人體摔倒檢測(cè)系統(tǒng),并指明了其便攜性和實(shí)時(shí)性的特點(diǎn)。(2)分析了摔倒過(guò)程中人體姿態(tài)與運(yùn)動(dòng)加速度的變化和特征,對(duì)表征摔倒的人體部位進(jìn)行了分析與選擇。選取STM8L為系統(tǒng)微控制器,MPU6050為采集數(shù)據(jù)的傳感器,HC-05為通信模塊,使用VS2010搭建上位機(jī),構(gòu)建本課題系統(tǒng)的總體架構(gòu)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)建立包含日常行為、摔倒行為和類摔倒行為的數(shù)據(jù)集。(3)在時(shí)域上對(duì)人體各行為進(jìn)行特征提取和分析�；诤霞铀俣戎档淖兓群椭亓Ψ较騼A角值,提出了一種時(shí)域上的摔倒行為檢測(cè)算法。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明,該算法在區(qū)分人體動(dòng)靜和躺下姿態(tài)時(shí),具有較高的識(shí)別效果。(4)在變換域,對(duì)人體各行為信息進(jìn)行分析。使用快速傅里葉變換和離散余弦變換兩種經(jīng)典算法分別對(duì)信號(hào)進(jìn)行變換,并進(jìn)行對(duì)比。對(duì)預(yù)處理后的結(jié)果做特征提取和子空間特征降維。基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī),采用最優(yōu)分類界面作為摔倒檢測(cè)中的閾值信息,提出了一種基于頻域分析的摔倒行為檢測(cè)算法。(5)在樣本空間內(nèi),對(duì)各算法進(jìn)行了驗(yàn)證。本文提出的基于快速傅里葉變換按二維主元分析的檢測(cè)方法,取得了高達(dá)95%的識(shí)別率,證明了本文方法的優(yōu)越性。最后,對(duì)系統(tǒng)存在的不足進(jìn)行了總結(jié),并為進(jìn)一步的工作提出了意見(jiàn)。
[Abstract]:With the rapid development of science and technology and social economy, the quality of life of people has made a leap, but also brought negative products, the aging population is one of them. It not only leads to the sharp reduction of social labor force, labor ratio imbalance, but also occupies more social resources for the elderly and old-age care, and increases the economic burden of the society, the government and the family. At present, our country is still in the primary stage of socialism, and the present social situation makes it a great challenge to bear the burden of aging population. According to statistics, fall is the leading cause of non-pathological hospitalization and death in the elderly aged 60 and above, and the rate is still rising every year. At present, domestic and foreign markets, the lack of elderly fall protection, prediction and alarm of mature products. The misjudgment of fall behavior and other similar processes in the elderly is particularly obvious. There are still many key scientific and technical problems to be solved in this field. The purpose of this paper is to study the human fall detection system based on acceleration sensor, including hardware device and detection algorithm, and analyze the fall behavior in time domain and frequency domain. The main work of this paper is as follows: (1) starting with the research background and significance of fall detection, this paper introduces the current situation of social population and the harm of fall. Combined with the main research methods and present situation at home and abroad, a human fall detection system based on acceleration sensor is proposed, and the portable and real-time characteristics of the system are pointed out. (2) the changes and characteristics of human posture and motion acceleration during fall are analyzed. The analysis and selection of the human body parts characterized by the fall were carried out. STM8L is selected as the microcontroller of the system MPU6050 as the sensor of collecting data, HC-05 as the communication module, and the host computer is built with VS2010, and the overall structure of the system is constructed. The data sets including daily behavior, fall behavior and similar fall behavior are established by experiments. (3) feature extraction and analysis of human behavior in time domain. Based on the amplitude of the combined acceleration and the inclination of the gravity direction, an algorithm for detecting the fall behavior in time domain is proposed. The experimental results show that the algorithm has a high recognition effect in distinguishing human motion from lying down posture. (4) in the transform domain, the human behavior information is analyzed. Two classical algorithms, Fast Fourier transform (FFT) and discrete CoSine transform (DCT), are used to transform the signal. After pretreatment, feature extraction and subspace feature reduction are done. Based on the statistical learning theory and support vector machine, the optimal classification interface is used as the threshold information in fall detection, and a fall behavior detection algorithm based on frequency domain analysis is proposed. (5) in the sample space, the algorithms are verified. The detection method based on fast Fourier transform (FFT) based on two-dimensional principal component analysis (PCA) is presented in this paper, and the recognition rate is up to 95%, which proves the superiority of this method. Finally, the shortcomings of the system are summarized, and suggestions for further work are put forward.
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212.9;TP18

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本文編號(hào)：2172239