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【发明授权】室内环境下基于加权融合的老人跌倒检测方法_吉林大学_201910729656.X 

申请/专利权人:吉林大学

申请日:2019-08-08

公开(公告)日:2022-12-02

公开(公告)号:CN110443315B

主分类号:G06K9/62

分类号:G06K9/62;G06K9/00;A61B5/11;G08B21/04;G08B25/08;G08B3/10

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2022.12.02#授权;2019.12.06#实质审查的生效;2019.11.12#公开

摘要:本发明涉及一种室内环境下基于加权融合的老人跌倒检测方法,该方法包括下述步骤:上位机通过蓝牙姿态传感器信号的数据包提取三轴加速度、三轴角速度和三轴角度并进行预处理;提取最大合加速度、最大合角速度、最大倾角;归一化处理得到归一化最大合加速度、归一化最大合角速度、归一化最大倾角:加权融合得到加权检测值;将加权检测值与设定阈值对比,判定是否为跌倒。本发明检测算法简单,实时性好,并有很高的识别准确率。

主权项:1.一种室内环境下基于加权融合的老人跌倒检测方法,其特征在于包括下述步骤:步骤一、上位机通过蓝牙姿态传感器信号的数据包提取三轴加速度ax、ay、az,三轴角速度ωx、ωy、ωz、三轴角度Anglex、Angley、Anglez,然后进行预处理,预处理包括求合加速度a、合角速度ω和滤波; 步骤二、提取3个特征值,即最大合加速度amax、最大合角速度ωmax、最大倾角Anglexmax:amax=max{a1,a2,…,an}ωmax=max{ω1,ω2,…,ωn}Anglexmax=max{Anglex1,Anglex2,…,Anglexn,Angley1,Angley2,…,Angleyn}设滑动数据窗的窗口长度为n,a1、a2、……an表示长度为n的时间序列中的合加速度,amax表示这n个合加速度的最大值,ω1、ω2、……ωn表示长度为n的时间序列中的合角速度,ωmax表示这n个合角速度的最大值,Anglex1、Anglex2、……Anglexn表示长度为n的时间序列中的X轴角度,Angley1、Angley2、……Angleyn表示长度为n的时间序列中的Y轴角度,Anglemax表示n个X轴角度和n个Y轴角度共2n个数据的最大值;步骤三、根据训练集数组对最大合加速度amax、最大合角速度ωmax、最大倾角Anglexmax进行归一化处理得到归一化最大合加速度Ya、归一化最大合角速度Yω、归一化最大倾角YAngle:其中训练集中包含160组跌倒滑动数据窗数据,800组ADL滑动数据窗数据; 其中,Lowera为训练集中所有最大合加速度的最小值,Uppera为训练集中所有最大合加速度的最大值,Lowerω为训练集中所有最大合角速度的最小值,Upperω为训练集中所有最大合角速度的最大值,LowerAngle为训练集中所有最大倾角的最小值,UpperAngle为训练集中所有最大倾角的最大值;步骤四、对归一化最大合加速度Ya、归一化最大合角速度Yω、归一化最大倾角YAngle的值进行加权融合得到加权检测值Yc:Yc=w1Ya+w2Yω+w3YAngle;w1、w2、w3为权值,且w1+w2+w3=1;w1=0.2-0.3,w2=0.4-0.6,w3=0.2-0.3;步骤五、将步骤四得到的加权检测值Yc与设定阈值Tc对比,Yc>Tc则判定为跌倒,否则判定为未跌倒;设定阈值Tc略小于训练集中所有跌倒滑动数据窗的加权检测值Yc的最小值。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 吉林大学 室内环境下基于加权融合的老人跌倒检测方法

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