基于單節(jié)點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，人們生活習慣與飲食習慣也發(fā)生著改變。一方面人們長時間呆在室內，出行基本依賴交通工具，導致很多人都缺乏運動，并存在久坐等現象。通過監(jiān)測人體的日常運動，制定合理的運動計劃具有重要的應用價值，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注的重點，在老人獨居或沒有陪護家屬情況下，意外跌倒與老人的高致死率緊密聯系。跌倒檢測可以減少跌倒發(fā)生與醫(yī)護達到之間的時間間隔從而降低“長期躺倒”問題的嚴重

2、影響。研究便捷、經濟、準確的老人跌倒自動檢測裝置具有很大的實用研究價值。由于采用多傳感器監(jiān)測人體行為的方法有佩戴不舒服、計算量大、成本較高的問題，基于單節(jié)點慣性傳感的人體行為識別具有較高的應用價值。然而現今還沒有一個統一的標準規(guī)定特定人體行為的傳感器佩戴位置。
　　針對以上問題，本文設計實驗對基于單節(jié)點慣性傳感的人體各部位的行為識別性能進行對比，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，最后在嵌入式設備上實現并改進了腰部部署位置下的人體行為監(jiān)測算法。本文工作的主要內容為：
　　(1)制作基于慣性傳感器的人體行為監(jiān)測節(jié)點。該節(jié)點由傳感模塊、微處理器、存儲模塊、通信模塊組成，能實時采集、存儲、發(fā)送、處理人體行為的慣性傳感數據。為使節(jié)點能實時監(jiān)測人體行為，提高監(jiān)測節(jié)點的續(xù)航能力，在本文的軟硬件設計中需要考慮降低監(jiān)測節(jié)點的功耗。
　　(2)實驗比較人體各節(jié)點對步態(tài)、跌倒、靜止姿態(tài)的識別性能。設計數據采

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

5、別步行數的特征。聯合使用決策樹及支持向量機識別人體的各種行為。最終得出結論腰部是同時識別步態(tài)、跌倒、靜止姿態(tài)、步行數的最理想位置。
　　(3)在人體行為監(jiān)測節(jié)點上實現腰部部署方式下的行為識別算法。將在Matlab上設計的行為監(jiān)測算法移植到嵌入式設備上，為增加對上樓梯、下樓梯的識別率，使用氣壓計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。最后設計實驗，測試算法性能，實驗表明步態(tài)識別率高于95％，跌倒的敏感性與專屬性都為