基于andriod平臺(tái)手機(jī)的老人跌倒檢測(cè)識(shí)別方法研究.pdf

1、跌倒是危害老年人及其他特殊人群的重要因素之一。及時(shí)的跌倒檢測(cè)和救助可以為治療和搶救贏得寶貴時(shí)間，對(duì)保障用戶健康和提高醫(yī)療監(jiān)護(hù)水平都具有非常重要的意義。當(dāng)前，我國(guó)已經(jīng)進(jìn)入老齡化社會(huì)且呈現(xiàn)加速發(fā)展態(tài)勢(shì)，急需研發(fā)攜帶方便、檢測(cè)準(zhǔn)確、判斷實(shí)時(shí)的跌倒檢測(cè)方法和系統(tǒng)，以滿足廣泛的社會(huì)需求。
　　目前，國(guó)內(nèi)外眾多研究機(jī)構(gòu)和高校都在不斷研究和實(shí)驗(yàn)跌倒檢測(cè)方法?，F(xiàn)有的方法一般是從正常行為（如走路，跑步）數(shù)據(jù)提取特征訓(xùn)練一個(gè)一分類模型，凡不符合該一分

2、類模型的行為會(huì)被判斷為跌倒，然而個(gè)別正常行為（如跑步、下樓梯）的瞬間特征信息與跌倒的相似度較高，加上噪聲數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)致模型的區(qū)分能力不足，不能同時(shí)滿足高檢測(cè)率和低誤警率的要求。
　　為了提高跌倒檢測(cè)方法的實(shí)用性，本文通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析跌倒發(fā)生的特點(diǎn)，提出了基于行為切換的跌倒檢測(cè)方法，本文的研究主要包括如下四部分:
　　1、高精度的連續(xù)行為識(shí)別模型研究，建立一個(gè)連續(xù)行為識(shí)別模型對(duì)人的行為進(jìn)行識(shí)別。該階段通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析了多種多

3、分類器的性能，驗(yàn)證了基于多模傳感器的模型比基于單一傳感器的檢測(cè)效果更佳，并借助樣本分析工具的特征選擇功能對(duì)本文特征集進(jìn)行篩選，得到魯棒性更好的特征集;
　　2、行為切換數(shù)據(jù)的自動(dòng)分割技術(shù)研究，根據(jù)行為識(shí)別結(jié)果對(duì)連續(xù)行為序列進(jìn)行分割，得到行為切換數(shù)據(jù)集。本文提出了一種自動(dòng)行為切換數(shù)據(jù)的分割方法;
　　3、研究并構(gòu)建了一個(gè)異常檢測(cè)模型，從相鄰行為間的正常切換數(shù)據(jù)集提取特征構(gòu)建異常行為檢測(cè)模型，模型通過(guò)識(shí)別異常行為切換來(lái)檢測(cè)跌倒。

4、該方法以行為切換數(shù)據(jù)構(gòu)建特征空間，可以過(guò)濾大量的正常行為數(shù)據(jù)，降低特征空間的復(fù)雜度，增強(qiáng)模型的區(qū)分能力。本文對(duì)比實(shí)驗(yàn)顯示本文方法的分類精度要高于傳統(tǒng)方法，具有一定的實(shí)用價(jià)值;
　　4、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一款基于Android手機(jī)的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能實(shí)時(shí)采集傳感器的數(shù)據(jù)，通過(guò)跌倒檢測(cè)模型實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶是否發(fā)生跌倒，如果用戶發(fā)生跌倒，手機(jī)會(huì)在本地發(fā)出蜂鳴報(bào)警聲，開(kāi)啟定位模塊得到跌倒者位置信息，并自動(dòng)編輯跌倒信息和位置信息以SMS短信方式發(fā)