本文關(guān)鍵詞：基于人體姿態(tài)的跌倒檢測算法研究與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 人體姿態(tài) 加速度傳感器 姿態(tài)角 跌倒檢測算法

【摘要】：隨著我國人口老齡化的加劇,期望壽命的延長,以及“空巢”家庭的頻頻出現(xiàn),老年人問題也日益突出,特別是老年人的健康問題成為國家和社會關(guān)注的重點問題之一。意外跌倒給老年人的生理和心理都帶來極大危害,而及時救助跌倒的老年人將大大降低傷殘率和死亡率�，F(xiàn)在人體跌倒的主要檢測手段有圖像分析法、聲頻分析法、可穿戴式裝置分析法�？纱┐魇綑z測裝置最大的特點是方便攜帶,人體佩戴后可以隨意走動,不受活動范圍的局限,滿足跌倒檢測系統(tǒng)的需求。因此本文主要以可穿戴式裝置檢測方法展開相關(guān)研究工作。本文首先將人體活動模式分為日常生活活動、跌倒并進行細(xì)分,在此基礎(chǔ)上設(shè)定跌倒實驗的活動模式,并組織實驗。將加速度傳感器佩戴在相應(yīng)部位采集人體姿態(tài)數(shù)據(jù),進而分析日常生活活動和跌倒兩種活動模式加速度數(shù)據(jù)的變化。其次,本文對典型的跌倒檢測算法進行了分析,并以基于閾值的檢測方法為研究方向,針對傳統(tǒng)的閾值跌倒檢測算法存在的不足,提出了融合加速度和姿態(tài)角的多級探測跌倒檢測算法,不僅提高了跌倒檢測的準(zhǔn)確性,還可以判斷出人體的具體姿態(tài)。本文對跌倒檢測裝置進行了整體設(shè)計。采用AXDL345三軸加速度傳感器和MSP430F149單片機作為裝置的數(shù)據(jù)采集模塊和數(shù)據(jù)處理模塊。通過現(xiàn)場報警和主動報警兩種方式報警。一旦發(fā)生跌倒,跌倒檢測裝置會自動發(fā)送跌倒詳細(xì)數(shù)據(jù)和地理位置給求救對象,求救對象根據(jù)接收到的信息內(nèi)容采取進一步救助措施。最后通過有效性測試,本文設(shè)計的跌倒檢測裝置的跌倒檢測準(zhǔn)確率可到98%以上,達到預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：人體姿態(tài) 加速度傳感器 姿態(tài)角 跌倒檢測算法
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景與意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 跌倒檢測主要方法10-12
• 1.2.2 國內(nèi)外跌倒檢測市場產(chǎn)品現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)13-15
• 1.3.1 研究的主要內(nèi)容13-14
• 1.3.2 論文的結(jié)構(gòu)14-15
• 第2章 人體姿態(tài)分析15-28
• 2.1 論基礎(chǔ)15-17
• 2.1.1 人體跌倒原因分析15-16
• 2.1.2 人體跌倒過程分析16-17
• 2.2 人體運動模式分析17-19
• 2.2.1 人體日常運動姿態(tài)分析及分類17-18
• 2.2.2 人體跌倒姿態(tài)分析及分類18-19
• 2.3 人體姿態(tài)數(shù)據(jù)采集方法19-21
• 2.3.1 人體姿態(tài)數(shù)據(jù)采集工具介紹20-21
• 2.3.2 人體姿態(tài)數(shù)據(jù)采集21
• 2.4 人體姿態(tài)數(shù)據(jù)分析21-26
• 2.4.1 人體日�；顒幼藨B(tài)數(shù)據(jù)分析22-25
• 2.4.2 人體跌倒姿態(tài)數(shù)據(jù)分析25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-28
• 第3章 跌倒檢測算法研究28-40
• 3.1 典型跌倒檢測算法研究28-31
• 3.1.1 模式識別的方法28-29
• 3.1.2 閾值判斷的跌倒檢測算法29-31
• 3.2 一種改進的跌倒檢測算法31-39
• 3.2.1 人體運動狀態(tài)參量31
• 3.2.2 人體運動姿態(tài)角參量31-32
• 3.2.3 融合加速度和姿態(tài)角的多級跌倒檢測算法32-39
• 3.3 本章小結(jié)39-40
• 第4章 跌倒檢測裝置的總體方案設(shè)計40-58
• 4.1 跌倒檢測裝置的功能概述40-41
• 4.2 跌倒檢測裝置硬件設(shè)計41-50
• 4.2.1 跌倒檢測裝置硬件框架41
• 4.2.2 MCU模塊選型及相關(guān)電路設(shè)計41-44
• 4.2.3 加速度傳感器模塊選型及接口電路設(shè)計44-46
• 4.2.4 CDMA模塊選型及接口電路設(shè)計46-48
• 4.2.5 電源模塊電路設(shè)計48-50
• 4.3 跌倒檢測裝置軟件設(shè)計50-57
• 4.3.1 跌倒檢測裝置軟件設(shè)計概述50-51
• 4.3.2 開發(fā)環(huán)境搭建51
• 4.3.3 跌倒檢測算法的軟件實現(xiàn)51-53
• 4.3.4 定時器模塊的應(yīng)用與程序設(shè)計53-55
• 4.3.5 無線定位與通信模塊選型及程序設(shè)計55-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第5章 實驗及結(jié)果分析58-62
• 5.1 有效性測試58
• 5.2 實驗統(tǒng)計結(jié)果58-61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-63
• 參考文獻63-67
• 致謝67

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1 韓貴金;朱虹;;一種基于圖結(jié)構(gòu)模型的人體姿態(tài)估計算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2013年14期

2 王浩;劉則芬;方寶富;陳金金;;基于約束樹形圖結(jié)構(gòu)外觀模型的人體姿態(tài)估計[J];計算機科學(xué);2014年03期

3 蘇延超;艾海舟;勞世z，

本文編號：966268