【摘 要】
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目的：随着全球老龄化社会的加剧,越来越多的老人由于身体机能下降,平衡力减弱,视力变差等问题,容易发生跌倒受伤甚至死亡.跌倒已成为老年人发病和死亡的重要直接和间接原因之一.如果在日常生活中,人们发生跌倒能够及时发现,就能避免更严重的后果.方法：本文采用基于STM32芯片的MPU6050运动传感器对人体姿态采集数据,把3轴加速度与三轴角速度传至上位机,同时上传MPU6050内置DMP计算的欧拉角,上位
【机 构】
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南京医科大学附属南京医院(南京市第一医院),临床医学工程处;南京医科大学,生物医学工程系 南京医科
【出 处】
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中国医学装备大会暨2021医学装备展览会
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目的：随着全球老龄化社会的加剧,越来越多的老人由于身体机能下降,平衡力减弱,视力变差等问题,容易发生跌倒受伤甚至死亡.跌倒已成为老年人发病和死亡的重要直接和间接原因之一.如果在日常生活中,人们发生跌倒能够及时发现,就能避免更严重的后果.
方法：本文采用基于STM32芯片的MPU6050运动传感器对人体姿态采集数据,把3轴加速度与三轴角速度传至上位机,同时上传MPU6050内置DMP计算的欧拉角,上位机下载数据后保存为.csv(Excel)格式,导入MATLAB进行数据分析,计算不同情况下的姿态特征值SVM,CV,z轴倾角,对比分析,以确定跌倒状态下的SVM阈值,CV阈值,z轴倾角阈值,同时达到3项阈值即可判定为跌倒,并发送报警指令.
结果：实验结果表明这此算法可行性和可靠性较高,对跌倒检测正确率接近100％,且在较为复杂的情况下具有鲁棒性.
结论：利用SVM算法结合CV与z轴倾角分析姿态数据可以帮助人体的姿态检测和跌倒判定.
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