基于加速度传感器的跌倒检测与报警系统设计概要.docx
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基于加速度传感器的跌倒检测与报警系统设计概要
州:
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篙’丢揣陌丽孺网・1428・ComputerMe嬲urement&Contr0II
F司・wI‘■9q”^.】・舅,l、l文章编号:
1671—4598(201306—1428一03中图分类号:
TP393文献标识码:
A
基于加速度传感器的跌倒检测与报警系统设计
任志玲,张冰倩,郑丽媛
(辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105
摘要:
设计了一种基于MMA7260加速度传感器的跌倒实时检测与报警系统,用以实现老人跌倒后可以被及时发现并救助;系统采用嵌入式ARMCortexM3内核的STM32微处理器,搭载了GPRS无线通信和GPS卫星定位模块;对跌倒和日常生活运动特征参数进行了研究分析,提出了基于sVM阈值法的三次判别算法;实验结果表明,系统对大部分运动状态都能正确识别,误报、漏报率较低,可有效的区分跌倒和日常生活行为,针对老人测试准确性达到97.5%以上,具有较高的稳定性、可靠性和识别率。
关键词:
加速度传感器;阈值法;跌倒检测
DesignofFa¨DetectionTechnologyandAlertSystemBasedonAccelerometerRenZhiling,ZhangBingqian,ZhengLiyuan
(SchoolofE1ectricalandEngineeringControl,LiaoningTechnicalUniversity,Huludao125105,China
Abstract:
Inordertorealizethattheagedcanbedescoveredandrescuedtimelywhiletheyfall,area卜timefalldetectionandaIertsys—
tembasedonMMA7260accelerometerwasdesigned.ThissystemwasmadeupofARMCortexM3basedMCUSTM32,GPRSwirelesscommunicationandGPSsatellitepositioningmodule.ThispaperanalyzedfalIanddailylifemovementcha珀cteristicparameters,andpro—
posedthethreediscriminationalgorithmbasedonSVMthreshoIdmethod.Resultsshowsystemhascorrectrecognitionformostmotionstateandhaslowermisinformatlonrate,candistinguishbetweenfalIanddaily1ifebehavioreffectively,accordingtotheaged’stest,accuracy
upto97.5%above,sosystemhashighstability,reliabilityandrecognitionrate.
Keywords:
accelerometer;thresholdmethod;falldetectiontechnology
O引言
我国已经进入老龄化社会,据统计[1],每年65岁以上老人跌倒率达到30%~40%,80岁以上老人这一比率高达70%。
由于老年人的各部分身体机能逐渐衰退,跌倒已成为老年人意外死亡的最大诱因之一。
越来越多的老人独自居住或独自外出,这就导致了许多老人跌倒后难以被及时发现并救助。
因此,通过一定方式获取人体跌信息,并及时自动远程报警,对减少老年人跌倒所带来的伤害具有重要的意义。
目前国内外对人体跌倒的识别主要有一下四种方法[2’3],①自主报警系统,要求佩戴者自己按动报警按钮,其优点是准确,不存在误判,但在佩戴者失去意识时无法起作用。
②在监控区域安装摄像头或振动分析仪等,缺点是投人大,难以做到随处监控。
③可穿戴着检测装置,能够随时随地的及时检测出跌倒,适应性较强,已成为目前研究的主要趋势。
常用的是通过加速度传感器和倾斜计(或陀螺仪检测,主要存在的问题是,不容易和跑跳等一些日常运动区分。
针对以上问题,本文设计了一种基于三轴加速度传感器[4。
5]的检测方案,可有效的区分跌倒和日常生活行为(ADL。
同时设计了基于GPS和GPRS的自动报警系统邛],保证在跌倒发生后能够及时得到救助。
1基于加速度传感器的检测算法分析
1.1检测算法分析
基于可穿戴的加速度传感器的检测方案成本较低、系统体
收稿日期:
2012—10一18;修回日期:
2012—12—29。
作者简介:
任志玲(1971一,女,辽宁省阜新市人,副教授,主要从事检测技术与自动化装置方向的研究。
积小、携带方便,通过3个方向上加速度的变化来判断身体姿态,及时辨别出跌倒的发生。
人体运动过程中,身体不同部位具有不同的运动状态,检测装置的佩戴部位应选择在跌倒过程中变化明显、但日常生活中加速度变化较小的部位。
因此选择质量较为集中,日常生活中活动不频繁的胸前部位[7]。
选择直角坐标系,以人体直立时的垂直向上的方向为Z轴,水平向前为X轴,水平左侧方向为y轴,X、y、Z三轴相互垂直。
如图1所示。
Z
图1身体躯干坐标Oxyz
设z轴方向的加速度为n,,y轴方向的加速度为n,,z轴方向的加速度为n:
则合加速度n一(n:
口。
n:
为:
sⅢ一n一、石弭i丽(1此方法称为SⅦ玎(SignalVectorMagnitude特征量法。
日常生活中的跌倒过程所受的冲击要比其他行为明显,该冲击
力可用和加速度大小表征,因此可采用阈值法来判断跌倒的发生,即合加速度sⅢ与阈值THl相比较。
由于人体具有差
异性,以及一些较为剧烈的运动如跳跃等与跌倒的合加速度区别度不大,故仅采用单一的阈值法,容易发生误判。
本文在采
万方数据
第6期任志玲,等:
基于加速度传感器的跌倒检测与报警系统设计・1429・用阈值法的同时,增加产生较大加速度后的运动状态判断和姿
态判断,构成三次判断,大大提高了判断的准确度。
选择一名年轻人佩戴检测装置,进行测试。
将测试数据存放在SD内,然后通过PC机Matlab软件绘制波形图,并对数据进行对比分析。
跌倒测试,图2为向前跌倒时XyZ三轴的加速度,图3是由公式(1计算得到的合加速度值。
可见,跌倒时合加速度最大达到6g。
其中合加速度出现两个极值点,一个是跌倒前半部分,近似自由落体阶段,合加速度接近o,一个是倒地瞬间受到强烈的冲击,合加速度达到6.3g。
不同方向(前、后、侧向的跌倒,与向前跌倒加速度变化相类似,不再重复绘图。
\
趟
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暑
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倒
增
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图2向前跌倒三轴加速度值
时间/s
图3向前跌倒合加速度值
图4所示为站立、快速行走、坐下、起立、跑步试验。
可以看出在日常生活(ADL的合加速度不超过6g,除去跑步以为的非剧烈运动,合加速度不超过3g。
跑步时加速度变化较大,最大值平均为5.2g,最小值平均值接近og,主要是由于跑步过程的下落阶段可认为是自由落体。
对比图2、3、4数据,将阈值THl设置为3.8g,可以排除大部分非剧烈运动。
当S、,^◇THl时,认为疑似跌倒。
由以上数据可知,对于剧烈运动例如跑步产生的加速度与跌倒较为接近,仅使用阈值法误报的概率较大,此时需要进行二次判断。
在SVM大于阈值丁H1时即进入疑似跌倒判断。
若SVM出现连续周期性大于阈值丁H1则可认为是跑、跳等ADL,若出现较大冲击后静止,则可能是出现跌倒。
当跌倒后身体处于静止状态时,由公式(1,必然有SⅢ一g,此条件可作为对静止状态识别的依据。
由于人体很难完全处于静止状态,因此设定阈值TH2,当ISVM—g1<”TH2时,即认为处于静止状态。
但静止状态也可能是急停、快速躺下等ADL,为了
站立*走
●
l
坐下、起立I
l
l
I
l
阳晰~
『I卅Il洲I-
准确区分这种情况,降低误判和漏判的情况,下面引入三次判断:
身体姿态判断。
表1所示为跌倒后静止状态下的三轴加速度值,可以看出:
跑、跳、急停等剧烈运动后,人体扔处于站立状态,则Z轴加速度为一g,但跌倒后静止状态的三轴加速度不同,而无论是向哪个方向的跌倒,Z轴加速度均为O。
表1跌倒后静止状态的三轴加速度
XyZ
g
0O
向前跌倒
一gOO
向后跌倒
O—gO
左侧跌倒
O
g
O
右侧跌倒
jj||||||
||
广■_厂rrl万方数据
.1430.计算机测量与控制第21卷
’
图5软件实现流程图
图6系统总体结构图
被监测者系统判定发生跌倒。
同时系统延时,在30s内若用户按下取消按钮,则认为是一次误判或被测者可自行救助无需帮助。
否则,通过语音模块发出预设的呼救信息,以引起周边人员注意,及时对跌倒者进行帮助。
同时,GPS模块对被测者进行定位,通过GPRS向预先设定的移动电话发送信息或拨打电话。
2.2微处理器选择
微处理器选择ST公司的STM32F103单片机,该系列基于专为要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式应用设计的ARMCortex—M3内核,时钟频率可达72MHz,功耗仅36mA。
同时具有1肚s转换速率的3通道12位ADC,4兆位/秒的UART,18兆位/秒的sPI总线。
为方便对运动过程中数据进行分析,采用了sD卡存贮方式,将实时采样信息于SD卡,然后通过计算机进行分析。
2.3传感器选择
为检测人体在跌倒过程中和日常运动的加速度,本文采用Freescale公司的MEMS三轴加速度传感器MMA7260获取x配方向的加速度信息。
该传感器具有低功耗、高灵敏度、响应时间短的特点,抗震能力强,不易在跌倒过程中损坏的特点。
根据本文的需要选择量程±6g,该量程下灵敏度为200mV/g,响应时间1ms。
2.4网络通信和定位方式选择
目前成熟的无线网络有许多种,如Zigbee,WLAN,wIFI等等,但这些方式还不能完全覆盖到我们的生活范围中。
相较而下,GPRs覆盖范围最广,只要有手机信号就可通过该方式进行网络通讯。
STM32系列处理器提供了功能完备的通讯接口AT指令集。
用户可以通过AT指令进行拨叫号码、接发短信、传真等控制。
系统首先预置sIM卡,然后通过设备的嵌入式AT指令编程,即可实现预设功能的GPRS无线通信。
GPS卫星定位模块选择QE—GPS92M模块,定位精度<10m。
GPs模块发送给处理器的信息是一长串包含不同数据帧的字节流,其中本文需要的定位数据经纬度和时间可以从¥GPRMc帧中获取,该帧的结构为:
¥GPRMC,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8>,<9>,<10>,<11>*hh。
其中<1>为格林尼治时间,<3>、<5>分别为纬度、经度。
将这些参数的ASCII码转换成可供进一步处理的数值型。
3实验结果
本试验中选取20名20~25岁年轻人,分别进行站立、行走、跑步、坐下、跳跃、躺下、急停、跌倒(包括向前跌倒、向后跌倒、侧向跌倒测试。
选取10名60~70岁老年人,进行站立、行走、坐下、躺下测试。
考虑到安全,不对老年人进行剧烈运动和跌倒的测试。
表2年轻人试验数据
测试事件测试次数报警次数正确率
站立10O100%
行走20O100%
跑步300100%
跳跃30O100%
躺下50590%
急停200100%
跌倒504998%
表3老年人试验数据
测试事件测试次数报警次数正确
站立20O100%
行走20O100%
坐下20O100%
躺下40197.5%
实验结果表2表明,本系统具有较高的正确识别率,对大部分运动状态都能正确识别,误报、漏报率较低,其中误报率较高的是躺下行为:
主要由于躺下与向后跌倒的区分度较低。
实验结果表3表明,对于老年人,日常行动大多较为缓慢,日常行为的误是报率极低。
4结论
本文设计了基于加速度传感器的跌倒检测装置,采用具有ARM内核的STM32处理器,实时检测三轴加速度值并进行数据分析,提出了有效的检测方法,并设计了完整的检测报警系统。
可通过GPS模块获取事故位置,自动发出报警信息。
实验表明,该装置佩戴容易,具有较高的识别率,可及时保证老人在发生意外时及时被发现并受到救助。
(下转第1433页
万方数据
第6期周亮,等:
材料微波反射率高温测量系统设计・1433・
图4高温测试平台准确性验证
18GHz对两块样板在室温~1ooo℃范围内进行反射率测试,测得的结果如图5所示。
考虑到高温时热辐射对测试结果的影响,本设计通过加大输入功率和同步检测的方式实现对高温热辐射的抑制。
另外,利用矢量网络分析仪的时域门功能,消除了收发天线间的直漏信号,提高了测试精度。
“酬2
(a样品l
图5反射率高温测试结果
(b样品2
由图5可以看出,同一材料在不同温度下的反射率有明显差异。
因此,不能用单一温度下的反射率作为评估不同环境温度要求的材料吸波性能的评价依据。
4结论
基于弓形法设计的反射率高温测试座具有良好的可靠性,能在1~40GHz频率范围内(更换天线喇叭即可实现室温~1ooo℃材料的反射率测量。
通过对标准金属板和待测样板封装技术的改进,可以解决待测样板表面弯曲度对测试结果的影响,并提高测试准确度,同时方便高温实时校准和测试。
对材料反射率的测试表明,不同极化方式、不同入射角度、不同测试温度下,材料的反射率不同。
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