目前,我國人口結(jié)構(gòu)已經(jīng)進入老齡化階段,老年人的占比也而來越高。老年人跌倒成為困擾家庭和社會的嚴重問題,老年人發(fā)生跌倒后傷害大,后遺癥多,對生理和心理都會造成嚴重的損害,導致嚴重的家庭負擔。減少老人跌倒的傷害除了預防還需要在跌倒時得到及時的救治。通過科學方法研究老人跌倒的運動學過程并檢測及預測跌倒已經(jīng)成為全球范圍內(nèi)一個熱門的課題。針對上述問題,本文提出了一種基于MEMS慣性傳感器的可穿戴式跌倒檢測系統(tǒng),在人體發(fā)生跌倒前發(fā)出預警,并且將跌倒信息發(fā)送至監(jiān)護平臺。本文的主要工作如下:（1）說明了老人跌倒傷害的發(fā)展趨勢,對現(xiàn)有的跌倒檢測系統(tǒng)和跌倒檢測算法進行研究并分析其優(yōu)劣勢,確定采用九軸加速度傳感器作為人體運動學數(shù)據(jù)的采集核心。（2）對人體行為進行分類,依照行為種類分為正常行為和跌倒行為,依照運動學數(shù)據(jù)的變化分為普通行為和劇烈行為。建立笛卡爾坐標系,利用四元數(shù)結(jié)合互補濾波進行姿態(tài)解析。（3）設計了系統(tǒng)的軟硬件,硬件部分包括微控制器、MEMS慣性傳感器、GPS/GPRS模塊、藍牙模塊,電源模塊和報警模塊。同時繪制了電路圖和PCB板并制作出實物樣品。編寫和測試了采集運動學數(shù)據(jù)、跌倒檢測和報警程序。... 

【文章來源】：西南交通大學四川省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 老人跌倒傷害現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
        1.2.2 跌倒檢測系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 跌倒檢測算法研究現(xiàn)狀
    1.3 本論文主要的研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
    1.4 本章小結(jié)
第2章 系統(tǒng)硬件設計
    2.1 系統(tǒng)需求分析及設計
    2.2 系統(tǒng)設計方法
    2.3 系統(tǒng)硬件框架
    2.4 MEMS慣性傳感器傳感器模塊
    2.5 微控制器模塊
    2.6 電源模塊
    2.7 GPRS/GPS模塊
    2.8 藍牙模塊
    2.9 報警模塊
    2.10 印制電路板設計
    2.11 本章小結(jié)
第3章 跌倒檢測
    3.1 行為定義
    3.2 姿態(tài)解析
        3.2.1 靜態(tài)姿態(tài)解析
        3.2.2 四元數(shù)姿態(tài)解析
    3.3 數(shù)據(jù)預處理
    3.4 特征部位選擇
    3.5 姿態(tài)數(shù)據(jù)分析
        3.5.1 加速度變化
        3.5.2 角速度變化
        3.5.3 角度變化
        3.5.4 姿態(tài)數(shù)據(jù)綜合變化
    3.6 支持向量機理論
        3.6.1 支持向量機簡介
        3.6.2 支持向量機方法實現(xiàn)
    3.7 多級閾值檢測法
        3.7.1 樣本構(gòu)建
        3.7.2 支持向量機確定閾值
    3.8 基于支持向量機的檢測法
        3.8.1 特征向量提取
        3.8.2 基于分裂法特征向量優(yōu)化
    3.9 本章小結(jié)
第4章 系統(tǒng)軟件設計
    4.1 初始化程序
    4.2 IIC驅(qū)動程序
    4.3 數(shù)據(jù)讀取與處理
    4.4 報警信息發(fā)送
    4.5 本章小結(jié)
第5章 實驗與討論
    5.1 跌倒檢測的結(jié)果定義
    5.2 多級閾值檢測實驗結(jié)果分析
    5.3 支持向量機法檢測實驗分析
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    總結(jié)
    展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及科研成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于SVMKNN的老人跌倒檢測算法[J]. 張舒雅,吳科艷,黃炎子,劉守印.  計算機與現(xiàn)代化. 2017(12)
[2]大連市社區(qū)老年人跌倒發(fā)生現(xiàn)況調(diào)查[J]. 周毅恒,姜杰,岳秀峰.  微量元素與健康研究. 2017(01)
[3]基于閾值與PSO-SVM的人體跌倒檢測研究[J]. 孫曉雯,孫子文,秦昉.  計算機工程. 2016(05)
[4]老年人跌倒檢測系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 高青,陳洪波,馮濤,朱振朋.  醫(yī)療衛(wèi)生裝備. 2015(12)
[5]阿氏跌倒風險評估法在住院老年患者預防跌倒中的干預作用[J]. 李婉妮,魏歡,李璽,王妮,姚婕.  中國老年學雜志. 2014(14)
[6]基于四元數(shù)自補償四旋翼飛行器姿態(tài)解算[J]. 馬敏,吳海超.  制造業(yè)自動化. 2013(23)
[7]住院患者跌倒與墜床高危因素及應對措施[J]. 張艷平.  中國社區(qū)醫(yī)師(醫(yī)學專業(yè)). 2013(05)
[8]96例住院患者跌倒的根本原因分析及對策[J]. 崔妙玲,應燕萍,彭雪娟,趙琳,楊麗,黃惠橋.  中國護理管理. 2013(02)
[9]一種可穿戴式跌倒檢測裝置設計[J]. 石欣,張濤.  儀器儀表學報. 2012(03)
[10]基于頭部運動軌跡和3D視覺的跌倒檢測系統(tǒng)[J]. 楊帆,謝靖,周余,王自強.  現(xiàn)代電子技術. 2012(02)

博士論文
[1]基于支持向量機和貝葉斯分析技術的入侵檢測方法研究[D]. 鄔書躍.中南大學 2012
[2]基于力學量信息獲取系統(tǒng)的人體摔倒過程識別方法研究[D]. 佟麗娜.中國科學技術大學 2011

碩士論文
[1]基于三維加速度傳感器的跌倒監(jiān)測研究[D]. 趙祥欣.浙江大學 2008



本文編號：3620530