基于力學(xué)量信息獲取系統(tǒng)的人體摔倒過(guò)程識(shí)別方法研究.pdf

1、當(dāng)今社會(huì)已進(jìn)入老齡化社會(huì),老年人摔倒發(fā)生率高、后果嚴(yán)重,已經(jīng)成為一個(gè)嚴(yán)重的醫(yī)療問(wèn)題和社會(huì)問(wèn)題。通過(guò)科學(xué)的手段有效預(yù)測(cè)及檢測(cè)老年人摔倒,從而減小老年人摔倒帶來(lái)的傷害問(wèn)題已成為國(guó)內(nèi)外新的研究熱點(diǎn),具有較高的研究?jī)r(jià)值及應(yīng)用意義。然而,國(guó)內(nèi)外目前對(duì)老年人摔倒行為過(guò)程的研究尚無(wú)針對(duì)性的模型,對(duì)于不同摔倒過(guò)程與相似運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別的誤判問(wèn)題比較突出,尤其是對(duì)摔倒沖擊狀態(tài)前的預(yù)測(cè)問(wèn)題研究尚起步不久,還有許多關(guān)鍵問(wèn)題尚未解決。
　　 本文研究致力于

2、通過(guò)力學(xué)量信息獲取的相關(guān)理論探索解決人體摔倒檢測(cè)及預(yù)測(cè)問(wèn)題,從而進(jìn)一步提高其檢測(cè)準(zhǔn)確性及預(yù)測(cè)時(shí)效性。論文的主要工作及貢獻(xiàn)總結(jié)如下：(1)通過(guò)分析人體摔倒行為過(guò)程的運(yùn)動(dòng)生物力學(xué)特性,明確了人體上軀干部位作為摔倒過(guò)程識(shí)別研究參數(shù)提取的特征部位,并據(jù)此選擇了摔倒過(guò)程中上軀干加速度變化及偏離豎直方向的傾斜角度變化作為檢測(cè)及預(yù)測(cè)人體摔倒的特征信息量。
　　 (2)采用支持向量機(jī)方法對(duì)人體摔倒運(yùn)動(dòng)過(guò)程中及其它日常生活行為過(guò)程中的上軀干合加速

3、度及偏離豎直方向的傾斜角度分類,使用最優(yōu)分類界面上的合加速度及傾角值作為人體摔倒檢測(cè)方法的閾值信息。分析合加速度閾值、傾角閾值與摔倒過(guò)程的時(shí)間關(guān)系,提出并實(shí)現(xiàn)了基于三軸加速度和兩軸角速度傳感器的人體摔倒檢測(cè)算法,及基于三軸加速度傳感器的人體摔倒檢測(cè)算法。
　　 (3)提出了一種基于人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程中運(yùn)動(dòng)狀態(tài)序列時(shí)序分析法的人體摔倒檢測(cè)及預(yù)測(cè)方法。首先融合人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程中特征部位的加速度信息為表征該運(yùn)動(dòng)過(guò)程特點(diǎn)的加速度時(shí)間序列。其次,將

4、人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程作為隨機(jī)過(guò)程研究,研究人體摔倒行為過(guò)程中各運(yùn)動(dòng)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移規(guī)律,以及各運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下加速度時(shí)間序列的出現(xiàn)規(guī)律。由于人體摔倒預(yù)測(cè)研究需要在人體與低勢(shì)物體碰撞前做出決策,因此建立描述人體摔倒過(guò)程中與低勢(shì)物體碰撞前的過(guò)程段的隱馬爾可夫模型(HMM),則待識(shí)別運(yùn)動(dòng)過(guò)程在當(dāng)前時(shí)刻前某時(shí)間段內(nèi)的加速度時(shí)間序列在模型上的輸出概率反映了該時(shí)間段內(nèi)人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程與模型描述的運(yùn)動(dòng)過(guò)程段的匹配程度,可以評(píng)估當(dāng)前時(shí)刻人體與低勢(shì)物體碰撞的風(fēng)險(xiǎn),從而實(shí)現(xiàn)人

5、體摔倒檢測(cè)及預(yù)測(cè)。最后,通過(guò)支持向量機(jī)對(duì)不同運(yùn)動(dòng)過(guò)程加速度時(shí)間序列在模型上的輸出概率劃分閾值,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)人體摔倒檢測(cè)及預(yù)測(cè)算法。
　　 (4)搭建了人體摔倒識(shí)別傳感信息檢測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),進(jìn)行了人體摔倒檢測(cè)及預(yù)測(cè)方法的實(shí)驗(yàn)研究工作。在實(shí)驗(yàn)樣本范圍內(nèi),本文提出的基于人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)序列時(shí)序分析法的人體摔倒過(guò)程識(shí)別方法可以有效的區(qū)分人體摔倒行為及其它日常生活行為,在摔倒檢測(cè)方面取得了100％的敏感性(Sensitivity)和100％的特異性