老龄化问题加重,跌倒已经成为老人意外死亡的首因,死亡原因除了跌倒本身外,更大的原因是跌倒后不能及时得到救助。近年来,针对老人跌倒检测的产品不断的推出,但均存在体积大、功耗高、检测准确率低等问题。因此,研制一款可穿戴的低功耗、高精度以及交互性强的跌倒检测设备,对老人的安全与健康有重要的社会意义和实用价值。本文研制了一款可佩带于腰部的跌倒检测系统,该系统由跌倒检测设备和手机监护软件组成。跌倒检测设备通过九轴加速度传感器采集腰部的运动数据,并通过算法判断是否发生跌倒,若检测到跌倒可自动发送报警信息以及老人跌倒的位置信息,监护人手机终端收到报警信息后可以拨打跌倒设备电话,确定老人的安全状况并能定位老人跌倒位置。首先通过低功耗硬件设计的研究以及合理的PCB布局,设计了一款体积小、功耗低的跌倒检测硬件系统。其次,通过对MPU9250中断唤醒与软件优化的研究,提出了休眠唤醒机制与功放电路控制相组合的系统低功耗运行策略。然后,为提高GPS与GSM天线信号质量,使用天线仿真软件并配合网络分析仪,确定天线网络参数,实现高精度定位与高质量传输链路。最后,通过对日常活动与跌倒时的特征信息进行分析与研究,提出了传统的阈值法和基于单层决策树的Adaboost两种跌倒检测算法。考虑硬件系统的局限性与算法复杂度,最终将传统阈值法移植到嵌入式系统,以实现跌倒的实时监测。经测量,硬件尺寸为5.8cm*3.4cm,重量为48g,平均功耗7.3mAh,续航能力可达4天,完全达到可穿戴的要求。针对数据库中的真实数据,本文提出的阈值算法与机器学习算法的跌倒检测准确率为100%,针对12名志愿者的模拟跌倒数据,准确率分别为97.73%和99.08%。