目前中老年意外跌倒伤害任然是伤残和死亡的重要原因之一。中老年人跌倒干预的前提和基础是对中老年人跌倒风险的评估,根据评估结果采取相应的干预措施。跌倒风险的评估主要是对中老年人群身体特征数据进行分析,目前身体特征数据的测量和记录任然采用人工记录的方式。人工测量和记录目标身体特征数据存在大量主观因素,影响测量和记录的准确性和工作效率,而且难以长期的保存测量数据。为解决测量方法单一不集成、测量过程复杂易出错等问题,本课题设计并实现了一种面向中老年人群的采集身体特征数据的系统。该系统基于多元传感器采集身体特征和机器视觉图像分析技术来获取跌倒风险评估所需的数据。多元传感器采集模块可以实现身高、体重、步行速度、足底压力数据的采集。多元传感器采集包括传感器采集、数据传输、前端显示、系统电源和软件程序五个模块组成。传感器采集终端之间通过蓝牙互相通讯,STM32微控制器将采集到的数据通过WiFi无线传输到上位机软件中心,最后上位机软件中心根据数据进行处理、存储以及显示等功能。机器视觉图像获取平台可以实现行走姿态图像的获取。获取图像后通过串口传输到上位机,上位机进行姿态识别和图像特征提取生成人体姿态图。目标检测方法的设计主要包括图像采集、图像处理、模板匹配、特征分割和分析显示五部分。设计上位机软件框架由两部分组成,分为前端应用软件设计和后端端应用软件设计。前端应用软件设计指的是软件界面的开发,后端应用软件设计指的是数据库的实现。对跌倒风险评估的数据采集系统进行各个功能模块运行测试后得出,该系统使实际测量工作中实现了有效数据的采集和存储,降低错误次数和测量误差,减轻医护人员的劳动强度,实现测、记、显示一体化的要求。