發(fā)布時(shí)間：2018-05-14 21:41

  本文選題：跌倒檢測(cè) + 能耗管理　； 參考：《南京郵電大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：當(dāng)前,全球人口老齡化問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重。據(jù)聯(lián)合國(guó)預(yù)測(cè),2150年老齡人口將占據(jù)世界人口的30%,因此老人健康問(wèn)題是當(dāng)前社會(huì)面臨的主要問(wèn)題。隨著空巢老人數(shù)目增加,老人跌倒死亡比例急劇增加,而跌倒檢測(cè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)老人跌倒事件,獲得及時(shí)救助,減少死亡率�？纱┐骷夹g(shù)出現(xiàn),為跌倒監(jiān)測(cè)提供了一種新的解決方法。但當(dāng)前該技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中還存在準(zhǔn)確度低、舒適度差和設(shè)備能耗高等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出了腕戴式跌倒檢測(cè)技術(shù),利用三軸加速度傳感器傾角測(cè)量機(jī)制,判斷跌倒事件,提高了跌倒事件判斷準(zhǔn)確性、攜帶舒適性及能效性問(wèn)題。并在可穿戴平臺(tái)Shimmer上對(duì)算法和能效性做了驗(yàn)證。主要研究成果如下:(1)當(dāng)前基于三軸加速度傳感器的跌倒監(jiān)測(cè)算法判斷準(zhǔn)確度低、攜帶不方便�；诖嬖诘膯�(wèn)題,本文提出腕帶式系統(tǒng),利用腕帶內(nèi)的三軸加速度傳感器監(jiān)測(cè)老人姿態(tài),根據(jù)姿態(tài)數(shù)據(jù)梯度,選用雙閾值算法,判斷跌倒事件。實(shí)驗(yàn)中對(duì)不同分類算法進(jìn)行靈敏度、特異度以及復(fù)雜度比較。結(jié)果表明,本文提出的算法在特異度相同條件下,靈敏度可以提高25%。(2)可穿戴設(shè)備中能耗問(wèn)題是影響系統(tǒng)生命期主要因素。本文針對(duì)可穿戴平臺(tái)Shimmer節(jié)點(diǎn),對(duì)傳感、計(jì)算以及發(fā)送模塊分別進(jìn)行了能耗測(cè)試,提出了事件驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)傳輸和節(jié)點(diǎn)休眠機(jī)制。通過(guò)特征值在線判斷,當(dāng)特征值超過(guò)閾值才發(fā)送數(shù)據(jù),否則不發(fā)送;通過(guò)傾斜與振動(dòng)傳感器控制節(jié)點(diǎn)休眠,減少系統(tǒng)能效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,休眠機(jī)制可以延長(zhǎng)佩戴時(shí)間從16小時(shí)到29小時(shí),生命期延長(zhǎng)接近80%。(3)在可穿戴節(jié)點(diǎn)Shimmer平臺(tái)上,對(duì)提出的跌倒判斷檢測(cè)算法和能耗節(jié)約策略進(jìn)行驗(yàn)證。在低功耗、非實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)Tinyos環(huán)境下,發(fā)現(xiàn)精度缺失和數(shù)據(jù)發(fā)送丟包等問(wèn)題,實(shí)際獲得的靈敏度是要比理論測(cè)量值要小20%,特異度幾乎沒(méi)變,生命期延長(zhǎng)30小時(shí)。本文研究工作在跌倒檢測(cè)中具有一定的學(xué)術(shù)價(jià)值,在醫(yī)療、工業(yè)以及社會(huì)等領(lǐng)域具有較大的應(yīng)用前景。
[Abstract]:At present, the global population aging problem is becoming more and more serious. According to the UN forecast, the aging population will account for 30% of the world's population in 2150, so the health of the elderly is the main problem facing the society. With the increase of the number of empty nest elderly, the death rate of the elderly tumbling increases sharply, and the fall detection can find the fall events in time, get timely rescue, and reduce the mortality rate. The appearance of wearable technology provides a new solution for fall monitoring. However, there are still some problems in practical application, such as low accuracy, poor comfort and high energy consumption. In order to solve the above problems, this paper puts forward the technique of wrist wear type fall detection. The triaxial acceleration sensor is used to judge the fall event, which can improve the accuracy, comfort and energy efficiency of the triaxial acceleration sensor. The algorithm and energy efficiency are verified on wearable platform Shimmer. The main research results are as follows: (1) the current triaxial acceleration sensor based fall detection algorithm has low accuracy and is not convenient to carry. Based on the existing problems, this paper proposes a wrist band type system, which uses the three-axis acceleration sensor in the wrist band to monitor the attitude of the elderly. According to the gradient of attitude data, the double-threshold algorithm is selected to judge the fall event. In the experiment, the sensitivity, specificity and complexity of different classification algorithms are compared. The results show that under the same specificity, the sensitivity of the proposed algorithm can be improved by 25 / 2) the energy consumption problem in wearable devices is the main factor affecting the system life cycle. In this paper, the energy consumption of sensing, computing and sending modules is tested for wearable platform Shimmer nodes, and an event-driven data transmission and node hibernation mechanism is proposed. Through the on-line judgment of the eigenvalue, the data is sent when the eigenvalue exceeds the threshold value, otherwise the data is not sent, and the energy efficiency of the system is reduced by controlling the dormancy of the node by tilting and vibration sensor. The experimental results show that the sleep mechanism can prolong the wear time from 16 hours to 29 hours and the life span by nearly 80%) on the wearable node Shimmer platform, the proposed fall judgment detection algorithm and energy saving strategy are verified. In the low power, non-real-time operating system (Tinyos) environment, the problems of missing precision and losing data packet are found. The sensitivity obtained is 20% less than the theoretical measurement value, the specificity is almost unchanged, and the life span is extended by 30 hours. The research work in this paper has certain academic value in the fall detection, and has a great application prospect in the fields of medical treatment, industry and society.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH789

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本文編號(hào)：1889554