基于單節(jié)點(diǎn)慣性傳感器的人體行為監(jiān)測.pdf

1、由于工作方式的改變及生活水平的提高，人們生活習(xí)慣與飲食習(xí)慣也發(fā)生著改變。一方面人們長時(shí)間呆在室內(nèi)，出行基本依賴交通工具，導(dǎo)致很多人都缺乏運(yùn)動，并存在久坐等現(xiàn)象。通過監(jiān)測人體的日常運(yùn)動，制定合理的運(yùn)動計(jì)劃具有重要的應(yīng)用價(jià)值，另一方面隨著老年人口的比例逐年增加，空巢老人的健康問題成了社會關(guān)注的重點(diǎn)，在老人獨(dú)居或沒有陪護(hù)家屬情況下，意外跌倒與老人的高致死率緊密聯(lián)系。跌倒檢測可以減少跌倒發(fā)生與醫(yī)護(hù)達(dá)到之間的時(shí)間間隔從而降低“長期躺倒”問題的嚴(yán)重

2、影響。研究便捷、經(jīng)濟(jì)、準(zhǔn)確的老人跌倒自動檢測裝置具有很大的實(shí)用研究價(jià)值。由于采用多傳感器監(jiān)測人體行為的方法有佩戴不舒服、計(jì)算量大、成本較高的問題，基于單節(jié)點(diǎn)慣性傳感的人體行為識別具有較高的應(yīng)用價(jià)值。然而現(xiàn)今還沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定特定人體行為的傳感器佩戴位置。
　　針對以上問題，本文設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)對基于單節(jié)點(diǎn)慣性傳感的人體各部位的行為識別性能進(jìn)行對比，最終得出對于檢測跌倒、走路、跑步、上樓梯、下樓梯、靜止姿態(tài)等行為，腰部是慣性傳感器的最

3、理想佩戴部位，最后在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)并改進(jìn)了腰部部署位置下的人體行為監(jiān)測算法。本文工作的主要內(nèi)容為：
　　(1)制作基于慣性傳感器的人體行為監(jiān)測節(jié)點(diǎn)。該節(jié)點(diǎn)由傳感模塊、微處理器、存儲模塊、通信模塊組成，能實(shí)時(shí)采集、存儲、發(fā)送、處理人體行為的慣性傳感數(shù)據(jù)。為使節(jié)點(diǎn)能實(shí)時(shí)監(jiān)測人體行為，提高監(jiān)測節(jié)點(diǎn)的續(xù)航能力，在本文的軟硬件設(shè)計(jì)中需要考慮降低監(jiān)測節(jié)點(diǎn)的功耗。
　　(2)實(shí)驗(yàn)比較人體各節(jié)點(diǎn)對步態(tài)、跌倒、靜止姿態(tài)的識別性能。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采

4、集實(shí)驗(yàn)，采集不同人、不同身體部位的人體行為，然后在Matlab上基于采集到的數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)行為識別算法，包括步態(tài)識別、跌倒檢測、靜止姿態(tài)識別、步行數(shù)識別。算法設(shè)計(jì)主要包括以下內(nèi)容：濾波器的設(shè)計(jì)、特征的提取、分類器的設(shè)計(jì)。選用巴特沃斯低通濾波器對傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波。選用加速度三軸的 FFT系數(shù)作為步態(tài)特征；選用沖擊力、跌倒后姿態(tài)、身體翻轉(zhuǎn)角度、豎直向下的速度作為跌倒特征；選用活動強(qiáng)度及身體姿態(tài)作為靜止姿態(tài)的識別特征，選用峰谷差值及差值時(shí)間作為識

5、別步行數(shù)的特征。聯(lián)合使用決策樹及支持向量機(jī)識別人體的各種行為。最終得出結(jié)論腰部是同時(shí)識別步態(tài)、跌倒、靜止姿態(tài)、步行數(shù)的最理想位置。
　　(3)在人體行為監(jiān)測節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)腰部部署方式下的行為識別算法。將在Matlab上設(shè)計(jì)的行為監(jiān)測算法移植到嵌入式設(shè)備上，為增加對上樓梯、下樓梯的識別率，使用氣壓計(jì)測量人體的高度變化值，將人體的高度變化值作為步態(tài)特征之一。最后設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，測試算法性能，實(shí)驗(yàn)表明步態(tài)識別率高于95％，跌倒的敏感性與專屬性都為