老年人意外摔倒智能報(bào)警腰帶系統(tǒng)的研究

鄢麗娟 張彥虎

摘要

隨著我國人口老齡化趨勢(shì)增加，如何照看老年人成為社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。系統(tǒng)在對(duì)手表式報(bào)警系統(tǒng)的研究基礎(chǔ)上進(jìn)行了硬件改進(jìn)升級(jí)，通過人體心率傳感器、體溫傳感器采集老人生理狀態(tài)數(shù)據(jù);加速度傳感器、陀螺儀、壓力傳感器多傳感器相互配合來判斷老人是否摔倒，一旦確認(rèn)摔倒后立刻通過遠(yuǎn)程通信通知監(jiān)護(hù)人，使其能夠獲得及時(shí)救助。研究結(jié)果表明：老人意外摔倒智能報(bào)警腰帶監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以有效地為老人的健康及安全出行增添一份強(qiáng)有力的保障。

【關(guān)鍵詞】報(bào)警腰帶 智能手表 摔倒檢測(cè) GPS定位 加速度傳感器 遠(yuǎn)程通信

隨著人口的老齡化程度加速加深，中國的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)正作為最具潛力的產(chǎn)業(yè)之一而不斷發(fā)展，政府在十三五規(guī)劃中，在養(yǎng)老服務(wù)領(lǐng)域提出了積極開展應(yīng)對(duì)人口老齡化行動(dòng)的相關(guān)舉措。顯然，中國已經(jīng)進(jìn)入老齡化社會(huì)，老年人的安全問題如何更好地解決是當(dāng)今的焦點(diǎn)社會(huì)問題之一。由于老年人聽力、視力、認(rèn)知水平、平衡協(xié)調(diào)能力等方面的下降，以及腦血管疾病、骨質(zhì)疏松等慢性疾病的增加，老年人跌倒事件發(fā)生的概率大大增加，所引發(fā)的各種社會(huì)問題已經(jīng)不容忽視了，因此，開展對(duì)老年人摔倒報(bào)警系統(tǒng)的研究極為重要。

1研究現(xiàn)狀

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)可以通過便攜式電子設(shè)備檢測(cè)人體的跌倒。目前，國外已經(jīng)有針對(duì)老年人跌倒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的相關(guān)研究，如：A.Blake borough[7]設(shè)計(jì)的房間內(nèi)基于地板振動(dòng)檢測(cè)的跌倒檢測(cè)器。A.Sixsmith等[8]研制的基于紅外信號(hào)和圖像信息的檢測(cè)器。但是由于成本，便攜性和應(yīng)用范圍的限制，其應(yīng)用推廣受到限制。國內(nèi)尚無遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)跌倒的產(chǎn)品，但關(guān)于跌倒監(jiān)測(cè)算法和系統(tǒng)設(shè)計(jì)的研究很多，如：汪波濤等[9]基于多點(diǎn)傳感融合算法的人體跌倒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)以STM32F103作為核心處理器，在手腕、腰部、腳踝上使用MPU9250九軸姿態(tài)傳感器協(xié)助進(jìn)行人體姿態(tài)監(jiān)測(cè)，提出了基于多傳感器區(qū)協(xié)作融合的方法，用于準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)人體跌倒?fàn)顟B(tài)，降低誤報(bào)率，并利用藍(lán)牙4.0技術(shù)形成人體監(jiān)測(cè)體域網(wǎng)。在手腕上加設(shè)取消報(bào)警按鈕，進(jìn)一步減少誤報(bào)率。謝開明等[10]設(shè)計(jì)的基于GPRS的跌倒檢測(cè)報(bào)警系統(tǒng)，在SMV閾值算法基礎(chǔ)上，輔以傾角檢測(cè)，提高了算法的有效性，可以更有效的區(qū)分日常生活和跌倒。江進(jìn)寶等[11]設(shè)計(jì)的基于智能手表的老人摔倒及其生理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)產(chǎn)品及解決方案，能在一定程度內(nèi)解決老年人防摔倒項(xiàng)目的部分問題，系統(tǒng)采用的是以智能手表作用系統(tǒng)的穿戴裝配硬件，手表雖然是現(xiàn)代非常熱門的智能產(chǎn)品外觀形式，但是作為老年人防摔倒產(chǎn)品還是存在一定的不足，其原因是，手表式防摔倒系統(tǒng)沒有充分利用人體工程學(xué)原理，產(chǎn)品的技術(shù)核心是利用加速度傳感器、陀螺儀、壓力傳感器三者相互配合來實(shí)現(xiàn)對(duì)老人體位變化進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，而產(chǎn)品佩戴位置相比較用于跌倒系統(tǒng)檢測(cè)而言，腰部相比手腕更符合人體工程學(xué)，收集的加速度值和陀螺儀等數(shù)據(jù)值對(duì)判斷摔倒姿勢(shì)更為準(zhǔn)確，可以大大降低產(chǎn)品的誤報(bào)率，提高產(chǎn)品的實(shí)用性。

2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本文所設(shè)計(jì)的智能報(bào)警腰帶包括硬件和手機(jī)APP兩部分。硬件由老人來穿戴、軟件通過監(jiān)護(hù)人手機(jī)進(jìn)行安裝。

腰帶穿戴后該系統(tǒng)的各模塊對(duì)老人的生理狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)的檢測(cè)，并與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較，如有任何異常變化趨勢(shì)，都會(huì)發(fā)送報(bào)警信號(hào)到監(jiān)護(hù)人手機(jī)。摔倒模塊使用加速度傳感器、陀螺儀、壓力傳感器的組合綜合判斷出老人摔倒時(shí)，主控系統(tǒng)立即發(fā)出摔倒報(bào)警信號(hào)，并且語音報(bào)警模塊立即打開以產(chǎn)生報(bào)警聲音，同時(shí)遠(yuǎn)程通信模塊向監(jiān)護(hù)人發(fā)送摔倒警報(bào)信息和老人的當(dāng)前位置信息。監(jiān)護(hù)人可隨時(shí)在手機(jī)端查看老人的位置以及身體基本狀況。APP與腰帶交互通信設(shè)計(jì)如圖1。

3系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

采用腰帶形式為智能產(chǎn)品外觀，提高監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率。根據(jù)人體工程學(xué)，腰部是人體重心所在，系在腰上又穩(wěn)定，跟手環(huán)手表等設(shè)備外觀相比，有天然獨(dú)到的優(yōu)勢(shì)。

智能防摔倒腰帶的硬件系統(tǒng)包括主控模塊、人體生理狀態(tài)檢測(cè)、遠(yuǎn)程通信模塊、摔倒檢測(cè)模塊、GPS定位模塊和語音報(bào)警模塊。監(jiān)護(hù)人和系統(tǒng)通過移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)相互通信。主控模塊采用MSP430芯片作為整個(gè)系統(tǒng)的控制芯片，負(fù)責(zé)確定摔倒報(bào)警信號(hào)，提取GPS定位信息，控制報(bào)警聲音的開關(guān)等功能。

4核心模塊設(shè)計(jì)

4.1摔倒檢測(cè)模塊

4.1.1摔倒檢測(cè)分析

人體正常活動(dòng)時(shí)，產(chǎn)生的加速度是有限的。但是在發(fā)生摔倒時(shí)，摔倒一般持續(xù)的時(shí)間較短，大約在l-2s之內(nèi)，當(dāng)身體失去平衡后，身體會(huì)在某一瞬間傾斜，身體的劇烈動(dòng)作會(huì)使加速度發(fā)生很大的改變。多數(shù)情況下，摔倒發(fā)生后人體的身體姿態(tài)也會(huì)改變，一般由站立或者平坐轉(zhuǎn)變成躺倒，而身體各個(gè)部位的加速度、速度以及位移也發(fā)生巨大變化，我們以產(chǎn)生的加速度值來判斷老人是否跌倒。

4.1.2摔倒檢測(cè)算法

智能腰帶通過內(nèi)置多個(gè)傳感器來獲取體位信息，如加速度傳感器、陀螺儀、壓力傳感器等。通過三層檢測(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)老人是否摔倒做出準(zhǔn)確檢測(cè)。加速度傳感器獲取人體摔倒前三個(gè)軸向的加速度、摔倒前后的加速度差值。陀螺儀傳感器可以根據(jù)物體的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生不同的參數(shù)值。壓力傳感器能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)物體各個(gè)方向的壓力變化，并通過它們監(jiān)測(cè)老人的行走和各種姿勢(shì)，并通過三者的相應(yīng)變化，來綜合判斷老人是否摔倒。若超過設(shè)定的閾值，則生成摔倒報(bào)警信號(hào)觸發(fā)語音報(bào)警模塊。

由于人體運(yùn)動(dòng)過程具有復(fù)雜多樣性特點(diǎn)，具有不確定性，但不同運(yùn)動(dòng)又具有典型特征，提取姿態(tài)特征向量區(qū)別不同運(yùn)動(dòng)類型，人體運(yùn)動(dòng)特征向量包括速度、加速度、加速度向量差值SVM（ Signal vector magnitude）、微分加速度幅值平均絕對(duì)值MADS（ Mean absolute value ofdifferential）、偏航角yaw等。人體摔倒是一種瞬時(shí)的劇烈活動(dòng)，這個(gè)過程可以分解為初始安全、失去平衡、撞擊地面、倒地平衡靜止幾種狀態(tài)，摔倒方向有前傾、后仰、左側(cè)、右側(cè)，如圖2所示。

人體由安全狀態(tài)到摔倒?fàn)顟B(tài)加速度及加速向量差值SVM變化過程由零增加再減小，微分加速度幅值平均絕對(duì)值MADS變化過程由零增加再減小;垂直偏航角yaw即人體與地面夾角遠(yuǎn)大于900或小于900，正常直立約為900;系統(tǒng)采用三級(jí)閥值判斷人體摔倒?fàn)顟B(tài)，定義人體垂直地面方向?yàn)閦軸、前后方面為x、左右方向?yàn)閥軸，具體如下：

（1）

其中：mx、my、mz分別為x、y、z軸的加速度。

MADS

（2）

其中;T為時(shí)間周期

yaw =arctan

4.2防誤報(bào)模塊

設(shè)置緩沖確認(rèn)時(shí)間，以降低摔倒誤報(bào)率。當(dāng)系統(tǒng)判定老人摔倒了，我們此時(shí)設(shè)定了緩沖時(shí)間，如果老人沒有摔倒，他可以選擇不撥打電話或不發(fā)送短信來防止系統(tǒng)誤判。如果老人沒有在60s內(nèi)作出反應(yīng)，那么系統(tǒng)就要自動(dòng)發(fā)出“求救”信息。

5實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為測(cè)試系統(tǒng)改進(jìn)后的性能，特將手表式系統(tǒng)和腰帶式系統(tǒng)在同樣情景下進(jìn)行了系統(tǒng)測(cè)試，系統(tǒng)測(cè)試包括3個(gè)部分：檢測(cè)人體摔倒準(zhǔn)確率、GPS定位誤差、GSM模塊遠(yuǎn)程發(fā)送報(bào)警信號(hào)實(shí)時(shí)性。根據(jù)人體日常行為和姿態(tài)，將手表式與腰帶式人體跌倒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)分別穿戴于手腕和腰部，模擬跑步、走路、坐下、蹲下、上下樓、彎腰、摔倒等大概率行為，在相同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境和頻次的前提條件下，進(jìn)行測(cè)試系統(tǒng)的準(zhǔn)確度與穩(wěn)定性，判斷人體摔倒后GPS測(cè)試地點(diǎn)與實(shí)際摔倒地點(diǎn)誤差;記錄對(duì)比人體摔倒事件發(fā)生時(shí)間與手機(jī)接收?qǐng)?bào)警信號(hào)時(shí)間，測(cè)試系統(tǒng)實(shí)時(shí)性，測(cè)試結(jié)果如表1所示。

從試驗(yàn)結(jié)果來看，在跑步環(huán)節(jié)，手表式系統(tǒng)出現(xiàn)誤報(bào)1次，腰帶式出現(xiàn)誤報(bào)O次;在坐下環(huán)節(jié)中，有靠背情況下兩個(gè)系統(tǒng)均出現(xiàn)1次誤報(bào)警;蹲下環(huán)節(jié)，手表式系統(tǒng)出現(xiàn)誤報(bào)警2次，腰帶式系統(tǒng)0次誤報(bào)警;彎腰環(huán)節(jié)中，手表式系統(tǒng)出現(xiàn)誤報(bào)警0次，腰帶式系統(tǒng)1次報(bào)警;在跌倒環(huán)節(jié)測(cè)試中，手表式系統(tǒng)收到報(bào)警95次，腰帶式系統(tǒng)收到報(bào)警次數(shù)99次。

在上述測(cè)試的350次不應(yīng)該出現(xiàn)報(bào)警的各種情況下，手表式系統(tǒng)出現(xiàn)跌倒誤報(bào)4次，腰帶式系統(tǒng)出現(xiàn)2次。平均誤報(bào)率分別為1.14%、0 57%;在100次應(yīng)該出現(xiàn)報(bào)警的情況下，手環(huán)式系統(tǒng)有5次未檢測(cè)到，腰帶式系統(tǒng)有1次未檢測(cè)到。漏報(bào)率分別為5%、1%。如表2所示。

經(jīng)過綜合分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)，腰帶式系統(tǒng)整體綜合平均誤報(bào)率

6待拓展模塊

未來科技發(fā)展趨勢(shì)的背景下，本文再結(jié)合產(chǎn)品特點(diǎn)和人性化使用體驗(yàn)，規(guī)劃設(shè)計(jì)了如下的幾個(gè)拓展功能，在接下來的幾年時(shí)間進(jìn)行后續(xù)優(yōu)化和升級(jí)：

（1）腰帶與老人行走輔助器的合二為一功能;

（2）智能腰帶的冬夏智能取暖降溫功能。

7結(jié)束語

本文提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老人意外摔倒報(bào)警腰帶系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，生產(chǎn)成本低，準(zhǔn)確率高，實(shí)用性強(qiáng)，且硬件產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)科學(xué)，便于攜帶，符合當(dāng)前市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)，未來將受到許多老年人家庭用戶的關(guān)注，這款防摔倒智能報(bào)警腰帶系統(tǒng)的研究實(shí)現(xiàn)，將在一定程度上緩解我國步入老齡化社會(huì)所面臨的壓力，智能防摔倒腰帶的研究可以實(shí)現(xiàn)更好地將科技創(chuàng)新技術(shù)服務(wù)于老年人的生活，用智能科技改善老年人生活質(zhì)量，能夠幫助家人在忙于工作的同時(shí)可以更全面周全地給予老年人親情照顧。

參考文獻(xiàn)

[1]倪逸揚(yáng)，基于Android平臺(tái)的老人跌倒檢測(cè)軟件[J].計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用，2013，16 （16）：55-57.

[2]許繼平，李景濤，彭森，基于三軸加速度傳感器的老年人摔倒檢測(cè)系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)仿真，2 014，31（12）： 434-437.

[3]畢慶生，馮篤，老年人跌倒警報(bào)器的研究[J].電子制作，2 016 （01）：5.

[4]李揚(yáng)，可穿戴設(shè)備的突破口[J].高科技與產(chǎn)業(yè)化，2014 （06）： 90-93.

[5]佟麗娜，基于力學(xué)量信息獲取系統(tǒng)的人體摔倒過程識(shí)別方法研究[D].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2011.

[6]楊冬葉，趙勇，我國空巢老年人的現(xiàn)狀與對(duì)策[J].現(xiàn)代臨床護(hù)理，2004 （05）： 60-62.

[7]A. Blakeborough and M.S.Williams.“Measurement of floor vibrationsusing a heel drop test”， Proceedingsof the Institution of CivilEngineers， Structures&Buildings 156，November 20031ssue SB4 [C]. Pages367-371.

[8]A. Sixsmith and N. Johnson， “Smartsensor to detect the falls ofthe elderly，”[C]. IEEE PervasiveComputing， vol.3， no.2， pp. 42-47，April-June 2004.

[9]汪波濤，張珣.基于多點(diǎn)傳感融合算法的人體跌倒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用，2015，15 （11）： 62-65.

[10]謝開明，基于GPRS的跌倒檢測(cè)報(bào)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].重慶：重慶大學(xué)，2010.

[11]江進(jìn)寶，王富城，趙永祥，楊烈君，基于智能手表的老人摔倒及其生理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].福建電腦，2018， 34 （03）： 21-22+13.

[12]梁力，基于老年人摔倒行為識(shí)別模型的計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控系統(tǒng)[J].科技通報(bào)，2013， 23 （10）： 224-229.

[13]許繼平，李景濤，彭森等，基于三軸加速度傳感器的老年人摔倒檢測(cè)系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)仿真，2014， 31（12）： 434-437.

[14]Ren-JyeDzeng， Yi-Cho Fang， I-ChungChen. A feasibility study of usingsmartphone built-in accelerometers todetect fall portents[J]. Automationin Construction， 2014， 38 （4）： 74-86.

[15]Bogdan Kwolek， Michal Kepski.Human fall detection on embeddedplatform using depth maps andwireless accelerometer [J]. ComputerMethods and Programs in Biomedicine，2014，117 （3）： 489-501.

[16]宴勇.可穿戴式人體跌倒監(jiān)測(cè)與定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].洛陽理工學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2016，26 （02）： 71-75.

[17]劉鵬，盧潭城，呂愿愿等，基于MEMS三軸加速度傳感器的摔倒檢測(cè)[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2014， 27 （04）： 570-575.

[18]劉勇.基于模式識(shí)別的跌倒檢測(cè)儀研究[D].重慶：重慶大學(xué)，2014： 26-49.

[19]金純，尹遠(yuǎn)陽，一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)判別分析的老人摔倒檢測(cè)算法的研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2 01 4，31（01）：107-111.

[20]張軍建，基于三軸加速度傳感器的體位突變檢測(cè)研究[D].濟(jì)南：山東師范大學(xué)，2 014：2 5-47.

[21]陳天華，張小馳，許繼平，基于三軸加速度傳感器和電子羅盤的人體摔倒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[J].測(cè)控技術(shù)，2015，35 （02）： 232-235.

[22]吳志強(qiáng)，曹蕾，王凱等.基于智能手機(jī)的人體跌倒檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2014，31（04）：136-140.