老齡化社會(huì)催生的跌倒檢測(cè)報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3算法設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)

3.1 跌倒檢測(cè)算法

對(duì)跌倒檢測(cè)原理的研究主要是找到人體在跌倒過(guò)程中的加速度變化特征。圖5給出的是加速度在不同運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的變化曲線(xiàn)，包括(a)步行上樓、(b)步行下樓、(c)坐下、 (d)起立。其中紅色的曲線(xiàn)是Y軸(垂直方向)的加速度曲線(xiàn)，其正常靜止?fàn)顟B(tài)下應(yīng)該為-1g;黑色和黃色的曲線(xiàn)分別是X軸(前后方向)和Z軸(左右方向)的加速度曲線(xiàn)，其正常靜止?fàn)顟B(tài)下應(yīng)該為0g;綠色的曲線(xiàn)是三軸加速度的矢量和，其正常靜止?fàn)顟B(tài)下應(yīng)該為+1g。

圖5 不同運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的加速度變化曲線(xiàn)

由于老年人的運(yùn)動(dòng)相對(duì)比較慢，所以在普通的步行過(guò)程中，加速度變化不會(huì)很大。最明顯的加速度變化就是在坐下動(dòng)作中Y軸加速度(和加速度矢量和)上有一個(gè)超過(guò)3g的尖峰，這個(gè)尖峰是由于身體與椅子接觸而產(chǎn)生的。而跌倒過(guò)程中的加速度變化則完全不同。圖6給出的是意外跌倒過(guò)程中的加速度變化曲線(xiàn)。通過(guò)圖6和圖5的比較，可以發(fā)現(xiàn)跌倒過(guò)程中的加速度變化有4個(gè)主要特征，這可以作為跌倒檢測(cè)的準(zhǔn)則。這4個(gè)特征在圖6中以紅色的方框標(biāo)注，下面將對(duì)其逐一進(jìn)行詳細(xì)介紹。

圖6 意外跌倒過(guò)程中的加速度變化曲線(xiàn)

失重：在跌倒的開(kāi)始都會(huì)發(fā)生一定的失重現(xiàn)象。在自由落體的下降過(guò)程，這個(gè)現(xiàn)象會(huì)更加明顯，加速度的矢量和會(huì)降低到接近0g。對(duì)于一般的跌倒，也會(huì)發(fā)生合加速度小于1g的情況。因此，這可以作為跌倒?fàn)顟B(tài)的第一個(gè)判斷依據(jù)。可以由ADXL345的Free_Fall中斷來(lái)檢測(cè)。

撞擊：失重之后，人體發(fā)生跌倒的時(shí)候會(huì)與地面或其他物體發(fā)生撞擊，在加速度曲線(xiàn)中會(huì)產(chǎn)生一個(gè)很大的沖擊。這個(gè)沖擊可以通過(guò)ADXL345的Activity中斷來(lái)檢測(cè)。因此，F(xiàn)ree_Fall中斷之后，緊接著產(chǎn)生Activity中斷是跌倒?fàn)顟B(tài)的第二個(gè)判斷依據(jù)。

靜止：人體在跌倒后，也就是撞擊發(fā)生之后，不可能馬上起來(lái)，會(huì)有短暫的靜止?fàn)顟B(tài)(如果人因?yàn)榈苟鴮?dǎo)致昏迷，甚至可能是較長(zhǎng)時(shí)間的靜止)。表現(xiàn)在加速度曲線(xiàn)上就是會(huì)有一段時(shí)間的平穩(wěn)。這可以通過(guò)ADXL345的Inactivity中斷來(lái)檢測(cè)。因此，Activity中斷之后的Inactivity中斷是跌倒?fàn)顟B(tài)的第三個(gè)判斷依據(jù)。

與初始狀態(tài)比較：跌倒之后，人體會(huì)發(fā)生翻轉(zhuǎn)，因此人體的方向會(huì)與原先靜止站立的姿態(tài)不同。這使得跌倒之后的靜止?fàn)顟B(tài)下的三軸加速度數(shù)值與初始狀態(tài)下的不同，如圖5所示。因此，跌倒檢測(cè)的第四個(gè)依據(jù)就是跌倒后的靜止?fàn)顟B(tài)下加速度值與初始狀態(tài)發(fā)生變化，且矢量變化超過(guò)一定的門(mén)限值。

這四個(gè)判斷依據(jù)綜合在一起，構(gòu)成了整個(gè)的跌倒檢測(cè)算法，可以對(duì)跌倒?fàn)顟B(tài)給出報(bào)警。

另外，如果跌倒造成了嚴(yán)重的后果，比如，導(dǎo)致了人的昏迷。那么人體會(huì)在更常的一段時(shí)間內(nèi)都保持靜止。這個(gè)狀態(tài)仍然可以通過(guò)Inactivity中斷來(lái)檢測(cè)。也就是說(shuō)，如果發(fā)現(xiàn)在跌倒之后的很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)都保持Inactivity狀態(tài)，可以再次給出一個(gè)嚴(yán)重報(bào)警。算法的流程圖如圖7所示。

圖7 算法流程圖

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)驗(yàn)方案對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)對(duì)向前跌倒，向后跌倒，向左、右兩側(cè)跌倒等不同跌倒姿勢(shì)以及跌倒后是否有長(zhǎng)時(shí)間靜止?fàn)顟B(tài)的情況分別進(jìn)行了10次測(cè)試，表1中給出的是相關(guān)測(cè)試結(jié)果。

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本設(shè)計(jì)將加速度傳感器ADXL345、GPS和GSM模塊SIM908與Arduino Uno平臺(tái)結(jié)合在一起，通過(guò)加速度傳感器采集人體三軸加速度值，實(shí)時(shí)檢測(cè)人體體態(tài)，完成對(duì)人體跌倒的檢測(cè)和報(bào)警。整體設(shè)計(jì)成本低、可靠性高、算法復(fù)雜度低、檢測(cè)準(zhǔn)確度高和可擴(kuò)展的優(yōu)點(diǎn)，具有很高的實(shí)用性，可以滿(mǎn)足對(duì)人體跌倒檢測(cè)報(bào)警的需要。