基于多传感器数据融合的跌倒检测算法

摘要：

目的 跌倒在老年人生活中是一种常见的现象,是致使老年人发病和死亡的主要原因之一.实时的跌倒检测系统能够及时报警,缩短等待救治的时间,减少由跌倒引起的意外伤害.可是,在大多数的跌倒检测系统中,人们仅利用加速度计设计检测系统,基于单一数据的算法不能完整表征跌倒时身体姿态变化的信息.为此本文拟采用陀螺仪和加速度计的数据设计跌倒检测的算法.方法 首先介绍了利用MEMS惯性传感器设计置于腰间的可穿戴的跌倒检测系统,然后对跌倒的规律进行了分析,基于此提出了基于多传感器数据融合的跌倒检测算法,即通过数据融合的技术提取出身体加速度及其动态量和静态量、加速度变化量、身体姿态角、角速度绝对值之和等特征参数,利用多参数设计了基于阈值判定的跌倒检测算法.结果 收集10名志愿者做模拟跌倒以及日常活动的数据,对算法的有效性进行验证,取得96.67％的灵敏度和97％的特异性,并且此指标高于Kagans等算法的结果.结论 本文提出的算法在跌倒检测中具有较好的有效性及优点.

关键词：惯性传感器、多传感器数据融合、加速度、跌倒检测算法

所属期刊栏目：35

分类号：R318.04(医用一般科学)

在线出版日期：2016-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：483-488