基于惯性传感器和分级决策的可穿戴式跌倒检测系统研究

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随着我国老龄化进程的加快,老年人问题日益突出,尤其是老年人身体健康问题已经引起了全社会的关注。随着人体的衰老以及生理机能的下降,跌倒成为威胁我国老年人身心健康的关键因素,不仅给老人带来身体上的严重伤害,还给家庭带来了沉重的经济压力。因此开发一套实时监测人体活动状态,并在跌倒时主动向外发出求救信息的跌倒检测系统具有重要意义。针对实际的跌倒场景,本文考虑了跌倒检测设备应具备的实时性和便携性,跌倒检测算法应具有的高效性,设计了一种基于惯性传感器和分级决策的可穿戴式人体跌倒检测系统。论文的主要研究内容如下:(1)降维方法的提出。本文设计了一种基于特征重要度分析法(Feature importance analysis,FIA)的降维方法,该方法以特征重要度为依据优化特征空间。降维过程大幅减少了特征的维度,降低了模型在训练阶段花费的时间,并且小幅度提升了模型的准确率。通过降维对比实验表明,基于FIA降维的效果优于常用的主成分分析(Principal component analysis,PCA)降维。(2)跌倒检测算法的设计。本文利用Sisfall数据集训练了极端梯度提升模型(Extreme Gradient Boosting,XGBoost),并以此模型为核心设计了分级决策算法。该算法共分为三级,第一级采用阈值法对数据做初步判断,仅将跌倒类型数据传递给下一级,其目的是避免XGBoost的频繁使用。第二级是基于XGBoost的分类算法,任务是再次判断数据的类型。第三级采用比较法确认跌倒方向。(3)跌倒检测硬件系统的搭建。使用传感器模块MPU-6050采集人体的加速度和角速度数据,全球定位系统(Global Positioning System,GPS)模块用来寻找老人跌倒的位置,最后通过esp8266通信模块向服务器发送数据。(4)跌倒检测及分析平台的设计及实现。平台部署在云服务器上,实时接收并分析来自跌倒检测设备的数据。除了执行必要的数据处理及分类步骤外,平台还使用队列结构实现了滑动窗口,使得传感器数据有序进出。当检测到跌倒时,平台迅速向跌倒检测设备请求定位信息,然后通过解析返回的信息得到详细地址,最后以短信形式把跌倒情况、时间及地点发送给老人家属。实验结果表明,本文设计的跌倒检测系统可以准确识别跌倒行为,最终实验的准确率达到98.19%、灵敏度达到97.50%、特异性达到98.63%。跌倒方向的分类准确率达到了93.44%,意味着该算法可用于跌倒检测系统中确认跌倒方向。
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