機器學習輔助IMU人體跌倒狀態(tài)識別

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(上海海事大學 信息工程學院 電子系，上海 201306)

引 言

當今社會人口的老齡化越來越明顯，根據(jù)調查研究顯示，老年人有著較高的摔倒率，摔倒后很多老人由于沒有及時求救，錯過最佳救治時期導致的癱瘓甚至死亡的案例不在少數(shù)，識別摔倒狀態(tài)成為新的研究熱點，通過科學的手段及時檢測出摔倒并及時求救，對老年人的健康有著至關重要的作用。

目前，研究開發(fā)跌倒檢測系統(tǒng)方面的技術有很多種，主要可分為3類[1]：①基于視頻圖像分析的跌倒檢測系統(tǒng)[2]。通過利用圖像處理對監(jiān)控視頻中的前景目標進行識別判斷人體跌倒情況。但是監(jiān)控只能針對有安裝攝像頭的地方，并且有可能會牽扯到個人隱私問題。②基于聲學的跌倒檢測系統(tǒng)[3-5]，利用跌倒時突然造成的加速度產生一定的頻率而進行檢測，這類方法無法獲得很好的精度，同時資金投入較大，一般為其它識別方法的輔助手段。③基于加速度傳感器的跌倒檢測系統(tǒng)。該類系統(tǒng)通過佩戴加速度傳感器模塊，當人體跌倒時產生的加速度達到一定閾值，就將其判定為摔倒，此系統(tǒng)不受環(huán)境和運動狀態(tài)的限制,更適合對人體跌倒狀態(tài)的識別和檢測。從諸多參考文獻上看，該系統(tǒng)采用單一或多個傳感模塊或者復雜的算法以達到準確判斷的目的，導致實時性較差[6-7]。

本文著力于老年人跌倒的識別研究，從日常活動中識別出跌倒狀態(tài)。本文提出一種基于6軸傳感器的跌倒檢測系統(tǒng)，通過對人體運動的加速度和角度變化來分析跌倒事件是否發(fā)生，實驗驗證該系統(tǒng)非常有效。……