基于android的跌倒檢測算法研究及實現(xiàn).pdf

1、隨著人口老齡化加劇和“空巢”現(xiàn)象頻出，老年人健康問題日益突出。在眾多威脅老年人身心健康的因素中，跌倒是首要的威脅因素。如何通過科學的手段有效檢測老年人跌倒，從而減輕老年人因跌倒造成的健康傷害問題已成為國內(nèi)外新的研究熱點。
　　本文主要研究了基于人體姿態(tài)數(shù)據(jù)LPCC特征的跌倒檢測算法，通過DTW(動態(tài)時間規(guī)整)方法對人體實時LPCC特征進行最優(yōu)模式匹配，以準確檢測跌倒狀態(tài)，并利用Matlab對算法進行了仿真驗證。論文進一步在Andr

2、oid智能手機上實現(xiàn)了該跌倒檢測算法，并在檢測到佩戴人員跌倒時能及時的發(fā)送短信或自動撥打電話報警，進而使跌倒者被及時發(fā)現(xiàn)并獲得救治。主要完成的工作如下:
　　首先，利用STM32單片機和MPU6050等MEMS傳感器芯片構建了一個人體姿態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，用以采集佩戴者的各種日常運動姿態(tài)和跌倒姿態(tài)的原始實驗數(shù)據(jù);
　　其次，對原始實驗數(shù)據(jù)進行坐標校正和互補濾波等預處理并進行時頻域分析，提取跌倒過程時頻域特征，最終確定姿態(tài)數(shù)據(jù)的短

3、時LPCC特征可以較好地描述和區(qū)分人體姿態(tài)變化過程整體的特征;
　　再次，采用人體姿態(tài)數(shù)據(jù)的短時LPCC特征作為特征參數(shù)，提出了基于DTW算法的匹配模板訓練算法和基于模式匹配的跌倒檢測算法，通過采集大量數(shù)據(jù)樣本在Matlab平臺上進行了算法實現(xiàn)和驗證，實驗結果表明了算法的有效性和可靠性;
　　最后，將上述算法移植到Android平臺，并通過Android手機自帶的定位功能，實現(xiàn)了本文所研究的跌倒報警功能。
　　經(jīng)驗證，