本文關(guān)鍵詞：基于智能手機(jī)的老人跌倒監(jiān)護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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【摘要】：近年來(lái),伴隨著老齡人口比例的不斷上漲,“空巢老人”越來(lái)越多,老年人問(wèn)題引人關(guān)注,尤其是老人身體健康已經(jīng)引起了全社會(huì)的共同關(guān)注。跌倒是對(duì)老年人的身體造成傷害的眾多因素中的首要因素。跌倒事故導(dǎo)致的后果不僅給老人的身心造成極大傷害,同時(shí)也使老人所在家庭承受不可挽回的痛楚和沉重的經(jīng)濟(jì)壓力�；谥悄苁謾C(jī)的老人跌倒監(jiān)護(hù)系統(tǒng)旨在利用智能手機(jī)上的慣性傳感器監(jiān)護(hù)老人的日常生活姿態(tài),有效地區(qū)分常規(guī)活動(dòng)與跌倒事故,精準(zhǔn)地檢測(cè)跌倒行為,并利用智能手機(jī)的定位及通信功能及時(shí)做出報(bào)警,從而提高對(duì)跌倒老人的救援速度,盡可能地減小對(duì)老年人的傷害。論文的研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:(1)論文對(duì)Android智能手機(jī)內(nèi)置的慣性傳感器:加速度傳感器和陀螺儀傳感器進(jìn)行了研究,利用慣性傳感器構(gòu)成數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn),通過(guò)Android系統(tǒng)SensorManager模塊接口,采集得到人體運(yùn)動(dòng)的原始姿態(tài)數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行中值濾波和高通濾波得到相對(duì)干凈有效的線性加速度和角速度數(shù)據(jù),削弱環(huán)境噪聲以及重力對(duì)加速度傳感器的干擾。(2)在以信號(hào)向量幅值(Signal Magnitude Vector,SVM)、信號(hào)幅值面積(Signal Magnitude Area,SMA)以及持續(xù)靜止時(shí)間(Continuous Static Time,CST)作為特征值的基礎(chǔ)上提出一種跌倒檢測(cè)算法,包括第一階段基于特征值的決策樹(shù)跌倒檢測(cè)瞬時(shí)數(shù)據(jù)判別法以及第二階段歷史數(shù)據(jù)曲線分析判斷,對(duì)人體跌倒?fàn)顟B(tài)進(jìn)行判別。(3)對(duì)Android智能手機(jī)內(nèi)置的GPS傳感器進(jìn)行了研究,利用內(nèi)置的GPS接收機(jī)獲取跌倒動(dòng)作發(fā)生的位置數(shù)據(jù),通過(guò)3G/4G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)將運(yùn)動(dòng)特征信息發(fā)送到預(yù)先配置的關(guān)聯(lián)的設(shè)備上進(jìn)行跌倒報(bào)警。(4)在Android平臺(tái)進(jìn)行綜合應(yīng)用設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)了美觀簡(jiǎn)潔、使用方便的操作界面,同時(shí)具備實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)顯示、后臺(tái)跌倒檢測(cè)、綜合定位、短信報(bào)警、現(xiàn)場(chǎng)聲音報(bào)警等功能。經(jīng)過(guò)測(cè)試表明,在Android平臺(tái)上應(yīng)用基于特征值的決策樹(shù)跌倒檢測(cè)判別法能夠?qū)崿F(xiàn)97.3%的綜合正確率,其他各項(xiàng)功能滿足系統(tǒng)功能需求。
【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)】：TN929.53;TP274

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1262976