我國人口老齡化問題日益嚴(yán)峻,空巢獨居老人所占比重上升明顯。老年人隨著年齡增長,身體機能會下降,容易發(fā)生跌倒。在我國,意外跌倒已經(jīng)成為影響老年人身心健康的重要問題。對于跌倒發(fā)生的準(zhǔn)確檢測,是進(jìn)行及時有效救助的前提,因此具有極其重要的意義。目前較為主流的跌倒檢測方案有視頻式、場景式和可穿戴式3種,其中可穿戴式方案因具有體積小、重量輕、集成化程度高、功耗小,可以跟隨用戶去各種環(huán)境的優(yōu)點得到市場青睞。然而,現(xiàn)有基于慣性傳感器的可穿戴跌倒檢測設(shè)備對于發(fā)生傾倒或最后不是平躺在地面時的情況判斷不理想,本文基于以往研究設(shè)計了一種基于足底壓力感知跌倒的實現(xiàn)。采用將穿戴式部分設(shè)計成鞋墊放于鞋內(nèi)的方法,避免了傳統(tǒng)慣性傳感器佩戴于頭部,頸部,腰部等腰部以上的固有弊端。論文的主要工作包括:1、設(shè)計足底壓力檢測硬件系統(tǒng)。硬件系統(tǒng)包含3個模塊:壓力采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊以及無線通信模塊。壓力采集模塊由放置于棉質(zhì)鞋墊內(nèi)的8個壓力傳感器組成,根據(jù)人體足部的骨骼結(jié)構(gòu)將傳感器分布在指定的8個區(qū)域內(nèi),用于測量指定區(qū)域的壓力值。數(shù)據(jù)處理模塊以高性能STM32F407芯片為核心,通過模塊內(nèi)信號調(diào)理電路將傳感器電阻值轉(zhuǎn)換為芯片可測... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 跌倒檢測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于圖像采集的跌倒檢測系統(tǒng)
        1.2.2 基于環(huán)境式的跌倒檢測系統(tǒng)
        1.2.3 基于可穿戴式的跌倒檢測系統(tǒng)
    1.3 足底壓力感知技術(shù)
    1.4 論文主要研究內(nèi)容
    1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)
    1.6 本章小結(jié)
第二章 基于足底壓力感知的跌倒檢測系統(tǒng)設(shè)計
    2.1 足底壓力分布原理
    2.2 跌倒檢測硬件系統(tǒng)設(shè)計
        2.2.1 硬件系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
        2.2.2 鞋墊式壓力采集模塊設(shè)計
        2.2.3 數(shù)據(jù)處理模塊設(shè)計
        2.2.4 無線傳輸模塊設(shè)計
        2.2.5 跌倒檢測下位機軟件設(shè)計
    2.3 跌倒檢測軟件系統(tǒng)設(shè)計
        2.3.1 功能設(shè)計
        2.3.2 軟件總體結(jié)構(gòu)
        2.3.3 通信協(xié)議設(shè)計
        2.3.4 軟件設(shè)計流程
        2.3.5 功能模塊介紹
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于SVM的跌倒檢測算法原理
    3.1 典型跌倒檢測算法
    3.2 支持向量機（SVM）理論
    3.3 特征向量提取
        3.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.2 特征提取辦法
    3.4 跌倒檢測分類器設(shè)計
        3.4.1 跌倒檢測分類器流程
        3.4.2 跌倒檢測分類器訓(xùn)練
    3.5 本章小結(jié)
第四章 系統(tǒng)實驗和分析
    4.1 實驗設(shè)計
        4.1.1 實驗準(zhǔn)備
        4.1.2 實驗方法
        4.1.3 實驗指標(biāo)
    4.2 實驗數(shù)據(jù)分析
        4.2.1 特征值量化分析
        4.2.2 算法泛化能力分析
    4.3 算法驗證與評價
        4.3.1 算法驗證
        4.3.2 算法評價
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于模式識別的跌倒檢測儀研究[D]. 劉勇.重慶大學(xué) 2014
[3]多傳感器融合技術(shù)在移動機器人定位中的應(yīng)用研究[D]. 周華.武漢理工大學(xué) 2009
[4]支持向量機泛化性能的研究及其應(yīng)用[D]. 王永吉.江南大學(xué) 2009
[5]支持向量機核函數(shù)的研究[D]. 黃嘯.蘇州大學(xué) 2008



本文編號：2910041