基于惯性传感器的人体跌倒识别系统

 2022-01-17 11:01

1、绪论 5

1.1研究背景和意义 5

1.2国内外研究现状 6

1.3主要工作 7

2、人体跌倒状态分析与跌倒识别算法研究 7

2.1人体跌倒状态分析 7

2.1.1 跌倒原因 7

2.1.2 人体活动状态 7

2.1.3 人体物理量变化 8

2.1.3.1跌倒模型建立 8

2.1.3.2 加速度变化 9

2.1.3.3 人体倾角的变化 10

2.2 跌倒识别算法研究 10

2.2.1 基于阈值判断的跌倒检测方法 10

2.2.2 基于模式识别的跌到检测算法 11

2.2.3 两种方法的比较 11

2.2.4 特征量的选取 11

3、人体跌倒识别系统硬件设计 12

3.1 系统整体设计 12

3.2 单片机选择及外围电路 13

3.2.1 STM32F103简介 13

3.2.2 时钟电路与复位电路设计 14

3.3 加速度传感器的选择及其与单片机接口电路 15

3.3.1 加速度传感器的选择 15

3.3.2 加速度传感器与单片机接口电路 16

3.4 显示电路设计 16

3.4.1LCD1602简介 16

3.4.2 LCD1602操作时序 18

3.4.3 LCD1602与单片机接口电路 18

3.5 总体电路原理图 19

4、人体跌倒识别系统软件设计 19

4.1软件功能 19

4.2 主程序设计 20

4.2.1 加速度采集子程序设计 21

4.2.2 LCD1602子程序设计 21

4.2.3 报警子程序设计 22

5、 总结 22

5.1 研究总结 22

5.2 未来展望 23

5.2.1 算法优化 23

5.2.2 整体结构优化 23

5.2.3 功能优化 23

6、 参考文献 24

基于惯性传感器的人体跌倒识别系统

陈旭

()

Abstract:

In order to avoid the undetectable loss of the elderly, it is possible to avoid the inevitable loss. In this paper, a human body fall detection algorithm based on triaxial acceleration is adopted, and a human body fall recognition detection device based on inertial sensor is fabricated. The body falls to identify the detection and found that the fall immediately alarm. The main contents of this paper can be divided into the following three: 1, the research and application of the fall algorithm; 2, through the hardware and software design to achieve the fall recognition test; 3, through the practice of research to predict the application of the improved identification and improved Program. The research work of this paper has important social value.

Keywords: Falling among older adults;Human Fall Detection;Triaxial acceleration;Threshold Judgme

1、绪论

1.1研究背景和意义

在当今的社会,伴随着整个社会的文化、经济、科技水平的不停发展,人们的生活水平也在不停提高,一些生活习惯作息规律也有了很大的变化,与曾经的许多方面比起来,大部分人们对于生活认知的一些观点理念也有了许多的不同。当然,在我们享受着这些变化给我们带来了许多方便,让我们有着更好的生活质量,有更多的好处甚至有着更强的幸福感的同时,我们也无法否认其中存在的一些问题和隐患。

其中有关身体素质的一些问题,更是一种最为突出的重大隐患。伴随着科技自动化的普及,许多原本需要人们自身劳作去做的一些事情,现在仅仅依靠机器就可以更完美地解决,而这大大减少了人们的一些固定运动量。而这也使得大部分人的缺乏锻炼,除了日常工作更多的选择一些不健康的生活方式,更伴随着作息的不规律,因此,不健康或者是亚健康人群的基数大大增加。据不完全统计,目前全世界亚健康人群的基数已经达到了全世界总人口数的65%甚至还在增加,而从这些数据我们可以看出来,人们必须开始重视健康问题,而如何获得一个健康的身体,更是人们所热切关注的重点。与此同时,我国“空巢老人”的问题也变得愈加的严重。据有关部门的统计,我国的空巢家庭数量一直呈上升的趋势,从每次人口普查的数据可以看出,我国空巢家庭与老年人家庭的比例从1987年的 16.7%到2000 年的 22.83%再到04年的25.8%,增长速度越来越迅速,预计再过十几年到2030年后,我国空巢老年人家庭的比例甚至可能将高达 90%,届时我国将面临全国家庭空巢化的问题。而伴随着全世界家庭持续空巢化的情况,老年人日常生活中的健康以及安全问题面临了极大的威胁。在日常生活中,同样有许多不确定因素可能会导致老年人的跌倒受伤。对于大部分老年人来说,伴随着年龄的不断加大,身体机能不断地衰退,即使是很小的受伤都有可能造成极大的影响,而摔倒更是极大的威胁了大部分老年人的身心健康,就算是身体较为健康的老年人,跌倒受伤也是不容小觑的重大威胁。根据国外权威机构统计数据显示,在全世界范围内,每年大约会有三分之一的老人会至少发生一次跌倒事件,而且年龄越大的老人,发生跌倒的概率越高,尤其是那些独立生活存在一些困难的老人,跌倒更是一个大概率事件。而同时美国国安会的报告也指出了,由跌倒而造成的老年人直接或间接的意外身亡率高占老年人身亡死因的第一位,其占比例也达到了整体的33%。

通过上述资料,我们可以发现,跌倒对老年人的身心健康甚至于生命安全都造成了极大的威胁,即使是年轻人,跌倒也有可能会造成意外事故,更不要说在各方面身体素质都比较差的老年人了。以此同时,通过研究调查我们可以发现,跌倒本身并不是导致老年人发生意外的重要因素,跌倒后并没有得到及时救助才是造成一切的罪魁祸首,而其中跌倒后老年人失去自救能力又并未接受到外界援助更是重中之重。 综上所述,本文提出的基于惯性传感器的人体跌倒识别系统就是为了能够在老年人发生跌倒后及时发出警报从而能让老年人及时地得到外界救助。在开发这个系统上,我们的整体思路就是在老人身上安装一个精细的简单的便携的可以获取一些老年人目前状态信息的仪器,比如加速度传感器、陀螺仪之类的,然后在老人发生跌倒的时候,仪器能够迅速采集到信息判断出老年人跌倒的状态并向外界发出警报,从而使得老年人能够迅速获得外界的救助。而需要一个什么样的仪器,放置在什么地方,采集什么信息,建立一个什么样的算法模型,怎样通过算法对采集到的信息进行处理,从而对老年人的跌倒进行识别判断,这正是本文基于惯性传感器的人贴跌倒识别系统所研究的主要内容。

1.2国内外研究现状

目前,国内外针对老年人的跌倒判断识别系统主要有以下三类:1)基于视频图像的跌倒检测系统;2)环境式的跌倒检测系统 (即音频和振动识别的系统);3)可穿戴式的跌倒检测系统(即通过随身佩戴的装置),它们都能够即时检测出跌倒。而其中第三种系统更加的简单,价格也较为便宜,同时也能更好地结合现有的传感器技术、无线信号通信技术以及智能识别技术,从而达到更好的人体跌倒识别/报警效果。

  1. 基于视频图像的跌倒检测系统 :基于视频图像的跌倒检测系统所采用的跌倒检测方法是通过在特定区域内安装摄像机,从而拍摄该区域内的人体活动,通过相关技术提取人体特征,并将这些特征和人体正常活动的特征进行比较从而将跌倒和正常的日常活动区分开。根据采集信息部位的不同又可以将该技术分为三类:(1)基于静态的跌倒检测;(2)基于人体姿势的跌倒检测;(3)基于头部运动的跌倒检测。(1)基于静态的跌倒检测:假如人体跌倒了,那么在一定时间内,人体是出于静止状态的,那么基于静态的跌到检测正是利用这一点来进行检测的,我们可以看出,该方法逻辑相当简单,工作量也很小,但是误判率会很高,因为睡觉也是在倒下后长时间处于静止状态。(2)基于人体姿势的跌倒检测:基于人体姿势的跌倒检测系统实在人体跌倒的过程中,对人体前后状态进行分析判断,如果一开始直立状态突然变成了水平状态那么就确认为跌倒,优点相对提高了准确度,但是由于需要提取全身所有的信息,所以工作量上会很庞大复杂。(3)基于头部运动的跌倒检测:基于头部的跌到检测无非就是检测头部的运动轨迹,其实更确切的说就是检测人体中某一确定点的运动轨迹,以及该点与地面的距离,该监测系统相比于提取全身的信息只需要提取某一固定点的信息,所以工作量上会减少很多,而且逻辑运算上也会更加简单,但是同样,工作简单了,误报率就上去了。 所以综上所述,基于视频图像的跌倒检测系统的优点在于,无需穿戴,可以安装在某一地点就好了,而且相对逻辑算法上都比较简单,也可以同时检测一个或多个不同对象是否跌倒,但是同时,视频信息会更加容易泄露个人隐私而且制作成本会很大,光一个摄像机的成本就已经不低了。
  2. 环境式的跌倒检测系统 (即音频和振动识别的系统):顾名思义,环境式的跌倒检测系统 (即音频和振动识别的系统)就是通过人体跌倒产生的一些声波或者震动来进行跌倒检测。就可以在一定区域内安装红外线传感器或者麦克风之类的设备,假如人体发生跌倒,那么在触碰到红外线的时候就会发出警报,或者跌倒碰撞地面时发出声响被麦克风接收到从而识别跌倒。该系统使用起来也很方便,也无需穿戴,同时采集到的信息也不像图像式的那么容易泄露隐私,毕竟只是一些声波之类的信息,算法也相对简单,但是该系统只能固定在一片区域内,而且误报率很高,就比如红外线传感器,不小心碰到了也会发出警报。
  3. 可穿戴式的跌倒检测系统(即通过随身佩戴的装置):本文所重点研究讨论的正是可穿戴式的跌倒检测系统(即通过随身佩戴的装置),该系统大多通过将一个或者多个不同的传感器放置在一个设备中,然后将该设备携带在身上,可以使手表手环之类的,通常采用的传感器会是加速度计、陀螺仪,压力传感器之类的,比如压力传感器就可以放在鞋垫里然后通过感应脚掌的压力变化达到跌到检测的效果。同时,有的系统还会将血压仪、心跳计数器之类的东西也放在系统中从而更好地检测跌倒。当然,该系统主要还是用加速度传感器,而目前市场上加速度传感器主要分为两轴、三轴两种。

1.3主要工作

本论文主要针对老年人跌倒检测识别的算法展开研究的,通过利用三轴加速度传感器来获取人体的加速度信息,再根据加速度变化信息提取出能够区分跌倒动作和日常动作不同的特征量,通过这些特征量设计跌倒检测识别的算法,然后通过实验验证跌倒检测识别算法的实用性。同时,在此基础上设计一款可穿戴的跌倒检测识别装置,给出该装置的硬件原理图以及软件设计方案,当该装置检测到人体发生跌倒时,能发出自动报警。

2、人体跌倒状态分析与跌倒识别算法研究

2.1人体跌倒状态分析

2.1.1 跌倒原因

综合分析可能造成老年人跌倒的原因,大致可以归结为以下两种:内在原因和外在原因。内在原因无非就是伴随着老年人年龄的增长,身体机能的衰退整体身体素质的降低从而导致的一些身体内部用不上力或者腿软等跌倒的原因;而外在原因则是指能见度,道路崎岖程度或者一些平稳程度,比如雾霾天气老年人看不清道路或者路上有坑洞导致老年人被绊倒之类的。再对这些诱因进行细分,又可以分为生理因素、病理因素、药物因素、心理因素和环境因素等。从上我们可以看到其实可以诱发老年人跌倒的因素很多,不光是随着年龄增长身体机能的衰退,各种因素互相影响,比如由于抵抗力降低(生理因素)从而容易被药物影响神经系统(药物因素),降低反应力,导致踩到石头块跌倒(环境因素)。所以种种原因都有可能造成老年人的跌倒。

2.1.2 人体活动状态

在生活中人体的活动大体可以分为日常生活活动(Activities of Daily Living,ADL简称ADL)和跌倒(Fall)两大类。ADL主要是指以下几种活动:站着、走路、慢跑、蹲下、躺下、坐下、起立、跳跃、上楼梯、下楼梯等等。跌倒是指人体因为突然、非自主不可控的姿态变化而倒在地面或者其他更低的平面上。通过跌倒的定义我们可以得出以下结论:当人体跌倒的时候,整个身体的状态会发生剧烈的变化。而当人体在某些因素的作用下失去平衡时,我们就会往某一方向倾斜然后发生跌倒。通过跌倒的状态分析,跌倒发生的整个过程可以分为下列三个阶段:1)跌倒失衡:即人体刚刚发生切斜失去平衡并有跌倒的倾向的阶段;2)跌倒失重:即人体已经发生倾斜重心移向一端但并没有真正跌倒接触到地面的阶段;3)跌倒触地碰撞:即人体已经跌倒在地面上与地面接触,并发生碰撞恢复平衡状态的阶段。在第一个阶段失衡阶段的时候,由于该阶段时间上相当短暂,而且并没有真正的是要跌倒也没有物理量可以选取,所以并不采用该阶段来进行跌到分析。而在第二阶段失重阶段,由于时间同样短暂,而且虽然可以选取重心和倾斜两个物理量,但并不适合用来做跌倒识别分析,所以也并不采用该阶段,但是该阶段非常适合用于进行跌倒的预判。最后在最后一个阶段触地碰撞阶段,由于该阶段能量变化十分剧烈,而且人体已经和地面发生碰撞确确实实可以确定为跌倒状态而且人体与地面已经几乎接近水平状态,和地面的夹角也已经可以默认为0,所以我们也可以选取角度这一物理量,因此该阶段十分适合用于进行人体跌倒状态的识别和分析。又因为人体跌倒的方向又可以分为前后左右四个方向,因此跌倒又可以分为向左跌倒、向右跌倒、向前跌倒、向后跌倒这四类。同时为了更方便后续对跌倒状态和人体正常活动(ADL)进行区分,本文将人体活动进行了划分,如表2-1所示:

表2-1 人体活动划分

活动编号

活动

活动描述

A1

站着

静止站立在原地

A2

坐下

以正常的速度走到凳子旁坐下

A3

走路

以日常生活中正常的速度步行

A4

起立

由坐在凳子上站起立

A5

跑步

以日常锻炼时跑步的速度跑动

A6

上楼

以日常正常上楼的速度上楼梯

A7

下楼

以日常正常下楼的速度上楼梯

A8

跳跃

日常锻炼时跳跃

A9

蹲下

由站立状态蹲下去

A10

躺下

睡觉时躺下去

F1

向前跌倒

人体向前跌倒后平躺在地上

F2

向后跌倒

人体向后跌倒后平躺在地上

F3

向左跌倒

人体向左跌倒后平躺在地上

F4

向右跌倒

人体向右跌倒后平躺在地上

2.1.3 人体物理量变化

2.1.3.1跌倒模型建立

因为整个人体是具有柔韧性的,伴随着人体的跌倒,人体的全身状态都在发生着不同的变化,所以,如果我们要将所有身体部位的状态都考虑进去,那么整个算法将会变得十分的复杂难以分析,所以我们需要选择一个或几个部位来进行建模从而获取关键物理量。通过一定的研究我们可以得出在腰部的位置进行建模是最为合适的,因为腰部是人的重心位置,同时腰部的状态是最符合人体的整体状态的,在人体发生跌倒的时候,腰部的状态可以反映整体的状态,当人体与水平面平行的时候,腰部也是与水平面平行的,同时腰部和水平面也是贴合的,可以很好的反映人体和地面的倾角关系。所以,本文选择以人体的腰部为原点建立跌倒模型并进行跌倒分析的,如图 2-1所示。

图2-1 人体三维坐标图

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