本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多傳感器信息融合的摔倒檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
：摔倒已成為老年人死亡的一大殺手，現(xiàn)有市場(chǎng)中有很多佩戴在老年人身上用于檢測(cè)老年人摔倒的設(shè)備，這些設(shè)備中安裝計(jì)算摔倒的算法，但是現(xiàn)有關(guān)于老年人摔倒的存在使用傳感器單一，安裝的算法僅通過加速度傳感器，檢測(cè)摔倒前后人體姿態(tài)的變化，進(jìn)行摔倒判斷，算法簡(jiǎn)單，易出現(xiàn)漏判、誤判的情況。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于提供一種基于多傳感器信息融合的摔倒檢測(cè)方法，從而解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的前述問題。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所述基于多傳感器信息融合的摔倒檢測(cè)方法，所述方法包括：S1，建立摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型獲取并將n個(gè)樣本點(diǎn)的高度變化、傾角變化值、旋轉(zhuǎn)角度、加速度變化量、角速度變化作為系統(tǒng)輸入量，將n個(gè)樣本點(diǎn)的摔倒數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)輸出量，采用系統(tǒng)辨的方法，建立摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型公式(1)，獲得模型參數(shù)：Δh1Δβ1λ1Δa1Δω1...............ΔhnΔβnλnΔanΔωn·k1...k5=y1...yn---(1);]]>△h1,……,△hn表示n個(gè)樣本點(diǎn)中每個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的高度變化量；△β1,……,△βn表示n個(gè)樣本點(diǎn)中每個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的傾角變化值；λ1,……,λn表示n個(gè)樣本點(diǎn)中每個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的旋轉(zhuǎn)角度；△a1,……,△an表示n個(gè)樣本點(diǎn)中每個(gè)樣本點(diǎn)在摔倒過程中加速度變化量的最大值；△ω1,……,△ωn表示n個(gè)樣本點(diǎn)中每個(gè)樣本點(diǎn)在摔倒過程中角速度變化量的最大值；k1表示使用n個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的高度變化量構(gòu)建摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型獲得的模型參數(shù)；k2表示使用n個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的傾角變化量構(gòu)建摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型獲得的模型參數(shù)；k3表示使用n個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的旋轉(zhuǎn)角度構(gòu)建摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型獲得的模型參數(shù)；k4表示使用n個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的加速度變化量構(gòu)建摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型獲得的模型參數(shù)；k5表示使用n個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的角速度變化量構(gòu)建摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型獲得的模型參數(shù)；y1,…,yn表示n個(gè)樣本點(diǎn)中每個(gè)樣本點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的摔倒數(shù)據(jù)；S2，初步摔倒判斷判斷測(cè)試點(diǎn)加速度向量幅度、測(cè)試點(diǎn)角速度向量幅度是否超過預(yù)先設(shè)定的閾值，如果是，則進(jìn)入S3；如果否，則確定為人體當(dāng)前狀態(tài)不是摔倒，返回S1；S3，根據(jù)摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型對(duì)摔倒進(jìn)行詳細(xì)判斷；將測(cè)試點(diǎn)高度變化、測(cè)試點(diǎn)傾角變化值、測(cè)試點(diǎn)旋轉(zhuǎn)角度、測(cè)試點(diǎn)加速度變化量、測(cè)試點(diǎn)角速度變化量代入摔倒數(shù)學(xué)模型公式(2)，得到摔倒數(shù)據(jù)，并判斷所述摔倒數(shù)據(jù)是否均超過預(yù)先設(shè)定的閾值，如果是，則判斷為摔倒；如果否，則不是摔倒；[k1...k5].ΔhΔβλΔaΔω=[f]---(2);]]>△h表示測(cè)試點(diǎn)摔倒前、后的高度變化量；△β表示測(cè)試點(diǎn)摔倒前、后的傾角變化值；λ表示測(cè)試點(diǎn)摔倒前、后的旋轉(zhuǎn)角度；△a表示測(cè)試點(diǎn)摔倒過程中加速度變化量的最大值；△ω表示測(cè)試點(diǎn)摔倒過程中角速度變化量的最大值；f表示通過公式(2)計(jì)算獲得的測(cè)試點(diǎn)的摔倒數(shù)據(jù)。優(yōu)選地，將樣本點(diǎn)或測(cè)量點(diǎn)作為目標(biāo)點(diǎn)，測(cè)量目標(biāo)點(diǎn)的人體摔倒前、后的高度變化值，利用氣壓傳感器檢測(cè)目標(biāo)點(diǎn)摔倒前、后氣壓值，根據(jù)等溫大氣壓高方程，將氣壓變化轉(zhuǎn)化成高度的變化，具體為公式(3)計(jì)算：ΔH=Z2-Z1=RTglnP1P2---(3);]]>△H表示目標(biāo)點(diǎn)摔倒前、后的高度變化量，Z1為摔倒后人體海拔高度，Z2為摔倒前人體海拔高度值，P1為摔倒后氣壓值，P2為摔倒前氣壓值，R為理想氣體常數(shù)，T為絕對(duì)溫度，g為重力加速度值。優(yōu)選地，將樣本點(diǎn)或測(cè)量點(diǎn)作為目標(biāo)點(diǎn)，測(cè)量目標(biāo)點(diǎn)的人體摔倒前、后的傾角變化值，具體按照下述步驟實(shí)現(xiàn)：A1，利用三軸加速度傳感器檢測(cè)摔倒前、后加速度的值，采用公式(4)分別計(jì)算人體摔倒前的傾斜角值和人體摔倒后的傾斜角值；β=tan-1(gx2+gy22gz)---(4);]]>其中，(gx,gy,gz)為任意一個(gè)狀態(tài)Q的加速度向量值，gx,gy,gz分別為任意一個(gè)狀態(tài)Q的x軸、y軸、z軸上的加速度分量，β表示任意一個(gè)狀態(tài)Q的傾斜角；所述任意一個(gè)狀態(tài)Q為目標(biāo)點(diǎn)人體摔倒前的傾斜角值或目標(biāo)點(diǎn)人體摔倒后的傾斜角值；A2，將摔倒前后傾斜角度相減，按照公式(5)獲得目標(biāo)點(diǎn)的傾斜角度變化值：Δβ＝β1-β2(5)；其中，β1為人體摔倒后傾斜角值，β2為人體摔倒前傾斜角值，△β為目標(biāo)點(diǎn)的人體摔倒前、后的傾角變化值。優(yōu)選地，將樣本點(diǎn)或測(cè)量點(diǎn)作為目標(biāo)點(diǎn)，測(cè)量目標(biāo)點(diǎn)的人體摔倒前、后的旋轉(zhuǎn)角度，具體按照下述步驟實(shí)現(xiàn)：B1，利用三軸加速度傳感器檢測(cè)摔倒前、后的加速度值，根據(jù)公式(6)計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)人體摔倒前、后加速度向量夾角；θ1=cos-1(bx·cx+by·cy+bz·czbx2+by2+bz22·cx2+cy2+cz22)---(6);]]>其中，(bx,by,bz)表示人體摔倒前加速度向量值，bx,by,bz分別為人體摔倒前x軸、y軸、z軸上的加速度分量；(cx,cy,cz)表示人體摔倒后加速度向量值，cx,cy,cz分別為人體摔倒后x軸、y軸、z軸上的加速度分量；θ1為人體摔倒前、后加速度向量夾角；B2，利用三軸磁力傳感器檢測(cè)人體摔倒前、后磁力的值，根據(jù)公式7計(jì)算人體摔倒前后磁力向量夾角；θ2=cos-1(dx·ex+dy·ey+dz·ezdx2+dy2+dz22·ex2+ey2+ez22)---(7);]]>其中，(dx,dy,dz)表示人體摔倒前磁力向量值,dx,dy,dz分別為人體摔倒前x軸、y軸、z軸上的磁力分量，(ex,ey,ez)表示人體摔倒后磁力向量值，ex,ey,ez分別為人體摔倒后x軸、y軸、z軸上的磁力分量，θ2為人體摔倒前、后磁力向量夾角；B3，將人體摔倒前、后加速度向量夾角θ1，人體摔倒前、后磁力向量夾角磁力向量夾角θ2代入公式(8)計(jì)算在目標(biāo)點(diǎn)人體的旋轉(zhuǎn)角度：λ＝p1*θ1+p2*θ2(8)；其中，p1表示摔倒前后加速度向量夾角的權(quán)重，p2表示摔倒前后磁力向量夾角的權(quán)重。優(yōu)選地，樣本點(diǎn)或測(cè)試點(diǎn)的加速度變化量按照公式(9)計(jì)算：Δa=(a1x-a2x)2+(a1y-a2y)2+(a1z-a2z)2---(9);]]>其中，(a1x,a1y,a1z)為任意時(shí)間點(diǎn)的加速度向量值，a1x,a1y,a1z分別為某時(shí)間點(diǎn)x軸、y軸、z軸上的加速度分量，(a2x,a2y,a2z)為下一時(shí)間點(diǎn)的加速度向量值，a2x,a2y,a2z分別為下一時(shí)間點(diǎn)x軸、y軸、z軸上的加速度分量，△a表示樣本點(diǎn)或測(cè)試點(diǎn)的加速度變化量。優(yōu)選地，樣本點(diǎn)或測(cè)試點(diǎn)的角速度變化量按照公式(10)計(jì)算：Δω=(ω1x-ω2x)2+(ω1y-ω2y)2+(ω1x-ω2x)2---(10);]]>其中，(ω1x,ω1y,ω1z)表示某時(shí)間點(diǎn)的角速度向量值,ω1x,ω1y,ω1z分別為某時(shí)間點(diǎn)x軸、y軸、z軸上的角速度分量，(ω2x,ω2y,ω2z)表示下一時(shí)間點(diǎn)的角速度向量值，ω2x,ω2y,ω2z分別為下一時(shí)間點(diǎn)x軸、y軸、z軸上的角速度分量，△ω表示樣本點(diǎn)或測(cè)試點(diǎn)的角速度變化量。優(yōu)選地，步驟S2中，測(cè)試點(diǎn)加速度向量幅度按照公式(11)計(jì)算：SVM=ax2+ay2+az2---(11);]]>其中，(ax,ay,az)表示測(cè)試點(diǎn)的加速度向量值，ax,ay,az分別表示測(cè)試點(diǎn)x軸、y軸、z軸上的加速度分量，SVM表示測(cè)試點(diǎn)加速度向量幅度。優(yōu)選地，步驟S2中，測(cè)試點(diǎn)角速度向量幅度按照公式(12)計(jì)算：AVM=ωx2+ωy2+ωz2---(12);]]>其中，(ωx,ωy,ωz)表示測(cè)試點(diǎn)角速度向量值，ωx,ωy,ωz分別表示測(cè)試點(diǎn)x軸、y軸、z軸上的角速度分量，AVM表示測(cè)試點(diǎn)角速度向量幅度。本申請(qǐng)采用高度傳感器、3軸加速度傳感器、3軸陀螺傳感器、以及3軸磁力傳感器，對(duì)人體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行采集，采用多傳感器信息融合技術(shù)對(duì)摔倒進(jìn)行判斷。首先，建立摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型，將高度變化、傾角、旋轉(zhuǎn)角度、加速度變化量、角速度變化量等作為系統(tǒng)輸入量，將是否摔倒作為系統(tǒng)輸出量，采用系統(tǒng)辨識(shí)的方法，建立數(shù)學(xué)模型；其次，通過檢測(cè)加速度、角速度是否超過閾值，進(jìn)行初步摔倒判斷；最后，如果初步判斷符合摔倒條件則進(jìn)行詳細(xì)判斷，根據(jù)建立的數(shù)學(xué)模型對(duì)摔倒進(jìn)行判斷。本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明基于多種傳感器，采用多傳感器信息融合的方法，綜合模糊算法，提高了判斷的準(zhǔn)確性。現(xiàn)有摔倒檢測(cè)產(chǎn)品，只簡(jiǎn)單的檢測(cè)傾角的變化，不能區(qū)分摔倒和人正常躺下，當(dāng)人體躺下時(shí)一直處于報(bào)警狀態(tài)，而，本申請(qǐng)所述算法可以區(qū)分躺下和摔倒，避免發(fā)現(xiàn)誤報(bào)情況，其它情況下的誤報(bào)率也明顯降低，摔倒檢測(cè)更準(zhǔn)確。附圖說(shuō)明圖1是基于多傳感器信息融合的摔倒檢測(cè)方法的流程示意圖。具體實(shí)施方式為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施方式僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。實(shí)施例本實(shí)施例所述基于多傳感器信息融合的摔倒檢測(cè)方法，所述方法包括：S1，建立摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型獲取并將n個(gè)樣本點(diǎn)的高度變化、傾角變化值、旋轉(zhuǎn)角度、加速度變化量、角速度變化作為系統(tǒng)輸入量，將n個(gè)樣本點(diǎn)的摔倒數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)輸出量，采用系統(tǒng)辨的方法，建立摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型公式(1)，獲得模型參數(shù)：Δh1Δβ1λ1Δa1Δω1...............ΔhnΔβnλnΔanΔωn·k1...k5=y1...yn---(1);]]>△h1,……,△hn表示n個(gè)樣本點(diǎn)中每個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的高度變化量；△β1,……,△βn表示n個(gè)樣本點(diǎn)中每個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的傾角變化值；λ1,……,λn表示n個(gè)樣本點(diǎn)中每個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的旋轉(zhuǎn)角度；△a1,……,△an表示n個(gè)樣本點(diǎn)中每個(gè)樣本點(diǎn)在摔倒過程中加速度變化量的最大值；△ω1,……,△ωn表示n個(gè)樣本點(diǎn)中每個(gè)樣本點(diǎn)在摔倒過程中角速度變化量的最大值；k1表示使用n個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的高度變化量構(gòu)建摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型獲得的模型參數(shù)；k2表示使用n個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的傾角變化量構(gòu)建摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型獲得的模型參數(shù)；k3表示使用n個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的旋轉(zhuǎn)角度構(gòu)建摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型獲得的模型參數(shù)；k4表示使用n個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的加速度變化量構(gòu)建摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型獲得的模型參數(shù)；k5表示使用n個(gè)樣本點(diǎn)摔倒前、后的角速度變化量構(gòu)建摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型獲得的模型參數(shù)；y1,…,yn表示n個(gè)樣本點(diǎn)中每個(gè)樣本點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的摔倒數(shù)據(jù)；S2，初步摔倒判斷判斷測(cè)試點(diǎn)加速度向量幅度、測(cè)試點(diǎn)角速度向量幅度是否超過預(yù)先設(shè)定的閾值，如果是，則進(jìn)入S3；如果否，則確定為人體當(dāng)前狀態(tài)不是摔倒，返回S1；S3，根據(jù)摔倒檢測(cè)數(shù)學(xué)模型對(duì)摔倒進(jìn)行判斷；將測(cè)試點(diǎn)高度變化、測(cè)試點(diǎn)傾角變化值、測(cè)試點(diǎn)旋轉(zhuǎn)角度、測(cè)試點(diǎn)加速度變化量、測(cè)試點(diǎn)角速度變化量代入摔倒數(shù)學(xué)模型公式(2)，得到摔倒數(shù)據(jù)，并判斷所述摔倒數(shù)據(jù)是否超過預(yù)先設(shè)定的閾值，如果是，則判斷為摔倒；如果否，則不是摔倒；[k1...k5].ΔhΔβλΔaΔω=[f]---(2);]]>△h表示測(cè)試點(diǎn)摔倒前、后的高度變化量；△β表示測(cè)試點(diǎn)摔倒前、后的傾角變化值；λ表示測(cè)試點(diǎn)摔倒前、后的旋轉(zhuǎn)角度；△a表示測(cè)試點(diǎn)摔倒過程中加速度變化量的最大值；△ω表示測(cè)試點(diǎn)摔倒過程中角速度變化量的最大值；f表示通過公式(2)計(jì)算獲得的測(cè)試點(diǎn)的摔倒數(shù)據(jù)。更詳細(xì)的解釋說(shuō)明為：(一)將樣本點(diǎn)或測(cè)量點(diǎn)作為目標(biāo)點(diǎn)，測(cè)量目標(biāo)點(diǎn)的人體摔倒前、后的高度變化值，利用氣壓傳感器檢測(cè)目標(biāo)點(diǎn)摔倒前、后氣壓值，根據(jù)等溫大氣壓高方程，將氣壓變化轉(zhuǎn)化成高度的變化，具體為公式(3)計(jì)算：ΔH=Z2-Z1=RTglnP1P2---(3);]]>△H表示目標(biāo)點(diǎn)摔倒前、后的高度變化量，Z1為摔倒后人體海拔高度，Z2為摔倒前人體海拔高度值，P1為摔倒后氣壓值，P2為摔倒前氣壓值，R為理想氣體常數(shù)，T為絕對(duì)溫度，g為重力加速度值。(二)將樣本點(diǎn)或測(cè)量點(diǎn)作為目標(biāo)點(diǎn)，測(cè)量目標(biāo)點(diǎn)的人體摔倒前、后的傾角變化值，具體按照下述步驟實(shí)現(xiàn)：A1，利用三軸加速度傳感器檢測(cè)摔倒前、后加速度的值，采用公式(4)分別計(jì)算人體摔倒前的傾斜角值和人體摔倒后的傾斜角值；β=tan-1(gx2+gy22gz)---(4);]]>其中，(gx,gy,gz)為任意一個(gè)狀態(tài)Q的加速度向量值，gx,gy,gz分別為任意一個(gè)狀態(tài)Q的x軸、y軸、z軸上的加速度分量，β表示任意一個(gè)狀態(tài)Q的傾斜角；所述任意一個(gè)狀態(tài)Q為目標(biāo)點(diǎn)人體摔倒前的傾斜角值或目標(biāo)點(diǎn)人體摔倒后的傾斜角值；A2，將摔倒前后傾斜角度相減，按照公式(5)獲得目標(biāo)點(diǎn)的傾斜角度變化值：Δβ＝β1-β2(5)；其中，β1為人體摔倒后傾斜角值，β2為人體摔倒前傾斜角值，△β為目標(biāo)點(diǎn)的人體摔倒前、后的傾角變化值。(三)將樣本點(diǎn)或測(cè)量點(diǎn)作為目標(biāo)點(diǎn)，測(cè)量目標(biāo)點(diǎn)的人體摔倒前、后的旋轉(zhuǎn)角度，具體按照下述步驟實(shí)現(xiàn)：B1，利用三軸加速度傳感器檢測(cè)摔倒前、后的加速度值，根據(jù)公式(6)計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)人體摔倒前、后加速度向量夾角；θ1=cos-1(bx·cx+by·cy+bz·czbx2+by2+bz22·cx2+cy2+cz22)---(6);]]>其中，(bx,by,bz)表示人體摔倒前加速度向量值，bx,by,bz分別為人體摔倒前x軸、y軸、z軸上的加速度分量；(cx,cy,cz)表示人體摔倒后加速度向量值，cx,cy,cz分別為人體摔倒后x軸、y軸、z軸上的加速度分量；θ1為人體摔倒前、后加速度向量夾角；B2，利用三軸磁力傳感器檢測(cè)人體摔倒前、后磁力的值，根據(jù)公式7計(jì)算人體摔倒前后磁力向量夾角；θ2=cos-1(dx·ex+dy·ey+dz·ezdx2+dy2+dz22·ex2+ey2+ez22)---(7);]]>其中，(dx,dy,dz)表示人體摔倒前磁力向量值,dx,dy,dz分別為人體摔倒前x軸、y軸、z軸上的磁力分量，(ex,ey,ez)表示人體摔倒后磁力向量值，ex,ey,ez分別為人體摔倒后x軸、y軸、z軸上的磁力分量，θ2為人體摔倒前、后磁力向量夾角；B3，將人體摔倒前、后加速度向量夾角θ1，人體摔倒前、后磁力向量夾角磁力向量夾角θ2代入公式(8)計(jì)算在目標(biāo)點(diǎn)人體的旋轉(zhuǎn)角度：λ＝p1*θ1+p2*θ2(8)；其中，p1表示摔倒前后加速度向量夾角的權(quán)重，p2表示摔倒前后磁力向量夾角的權(quán)重。(四)樣本點(diǎn)或測(cè)試點(diǎn)的加速度變化量按照公式(9)計(jì)算：Δa=(a1x-a2x)2+(a1y-a2y)2+(a1z-a2z)2---(9);]]>其中，(a1x,a1y,a1z)為任意時(shí)間點(diǎn)的加速度向量值，a1x,a1y,a1z分別為某時(shí)間點(diǎn)x軸、y軸、z軸上的加速度分量，(a2x,a2y,a2z)為下一時(shí)間點(diǎn)的加速度向量值，a2x,a2y,a2z分別為下一時(shí)間點(diǎn)x軸、y軸、z軸上的加速度分量，△a表示樣本點(diǎn)或測(cè)試點(diǎn)的加速度變化量。(五)樣本點(diǎn)或測(cè)試點(diǎn)的角速度變化量按照公式(10)計(jì)算：Δω=(ω1x-ω2x)2+(ω1y-ω2y)2+(ω1z-ω2z)2---(10);]]>其中，(ω1x,ω1y,ω1z)表示某時(shí)間點(diǎn)的角速度向量值,ω1x,ω1y,ω1z分別為某時(shí)間點(diǎn)x軸、y軸、z軸上的角速度分量，(ω2x,ω2y,ω2z)表示下一時(shí)間點(diǎn)的角速度向量值，ω2x,ω2y,ω2z分別為下一時(shí)間點(diǎn)x軸、y軸、z軸上的角速度分量，△ω表示樣本點(diǎn)或測(cè)試點(diǎn)的角速度變化量。(六)步驟S2中，測(cè)試點(diǎn)加速度向量幅度按照公式(11)計(jì)算：SVM=ax2+ay2+az2---(11);]]>其中，(ax,ay,az)表示測(cè)試點(diǎn)的加速度向量值，ax,ay,az分別表示測(cè)試點(diǎn)x軸、y軸、z軸上的加速度分量，SVM表示測(cè)試點(diǎn)加速度向量幅度。(七)步驟S2中，測(cè)試點(diǎn)角速度向量幅度按照公式(12)計(jì)算：AVM=ωx2+ωy2+ωz2---(12);]]>其中，(ωx,ωy,ωz)表示測(cè)試點(diǎn)角速度向量值，ωx,ωy,ωz分別表示測(cè)試點(diǎn)x軸、y軸、z軸上的角速度分量，AVM表示測(cè)試點(diǎn)角速度向量幅度。通過采用本發(fā)明公開的上述技術(shù)方案，得到了如下有益的效果：本發(fā)明基于多種傳感器，采用多傳感器信息融合的方法，綜合模糊算法，提高了判斷的準(zhǔn)確性?，F(xiàn)有摔倒檢測(cè)產(chǎn)品，只簡(jiǎn)單的檢測(cè)傾角的變化，不能區(qū)分摔倒和人正常躺下，當(dāng)人體躺下時(shí)一直處于報(bào)警狀態(tài)，而，本申請(qǐng)所述算法后，可以區(qū)分躺下和摔倒，避免發(fā)現(xiàn)誤報(bào)情況，其它情況下的誤報(bào)率也明顯降低，摔倒檢測(cè)更準(zhǔn)確。以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視本發(fā)明的保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3