我國人口老齡化問題日益嚴(yán)峻,空巢獨(dú)居老人所占比重上升明顯。老年人隨著年齡增長(zhǎng),身體機(jī)能會(huì)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(duì)于跌倒發(fā)生的準(zhǔn)確檢測(cè),是進(jìn)行及時(shí)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(cè)方案有視頻式、場(chǎng)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(diǎn)得到市場(chǎng)青睞。然而,現(xiàn)有基于慣性傳感器的可穿戴跌倒檢測(cè)設(shè)備對(duì)于發(fā)生傾倒或最后不是平躺在地面時(shí)的情況判斷不理想,本文基于以往研究設(shè)計(jì)了一種基于足底壓力感知跌倒的實(shí)現(xiàn)。采用將穿戴式部分設(shè)計(jì)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(jì)足底壓力檢測(cè)硬件系統(tǒng)。硬件系統(tǒng)包含3個(gè)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(gè)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(gè)區(qū)域內(nèi),用于測(cè)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(hào)調(diào)理電路將傳感器電阻值轉(zhuǎn)換為芯片可測(cè)... 

【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(jí)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(cè)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于圖像采集的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)
        1.2.2 基于環(huán)境式的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)
        1.2.3 基于可穿戴式的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)
    1.3 足底壓力感知技術(shù)
    1.4 論文主要研究?jī)?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(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.1 足底壓力分布原理
    2.2 跌倒檢測(cè)硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        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(jì)
        2.2.3 數(shù)據(jù)處理模塊設(shè)計(jì)
        2.2.4 無線傳輸模塊設(shè)計(jì)
        2.2.5 跌倒檢測(cè)下位機(jī)軟件設(shè)計(jì)
    2.3 跌倒檢測(cè)軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        2.3.1 功能設(shè)計(jì)
        2.3.2 軟件總體結(jié)構(gòu)
        2.3.3 通信協(xié)議設(shè)計(jì)
        2.3.4 軟件設(shè)計(jì)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(cè)算法原理
    3.1 典型跌倒檢測(cè)算法
    3.2 支持向量機(jī)（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(cè)分類器設(shè)計(jì)
        3.4.1 跌倒檢測(cè)分類器流程
        3.4.2 跌倒檢測(cè)分類器訓(xùn)練
    3.5 本章小結(jié)
第四章 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)和分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.1.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        4.1.2 實(shí)驗(yàn)方法
        4.1.3 實(shí)驗(yàn)指標(biāo)
    4.2 實(shí)驗(yàn)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(yàn)證與評(píng)價(jià)
        4.3.1 算法驗(yàn)證
        4.3.2 算法評(píng)價(jià)
    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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碩士論文
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本文編號(hào)：2910041