一種基于多分類器集成的老人跌倒檢測方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于多分類器集成的老人跌倒檢測方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)療健康、 機器學(xué)習(xí)和移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 我國社會的老齡化問題日益加劇，其中老年人的健康安全監(jiān)護問題的需求日益增 加。衛(wèi)生部2007年公布的《中國傷害預(yù)防報告》指出，老年人意外傷害的首要原因是跌倒。 近據(jù)調(diào)查，49. 7%的城市老人獨自居??；每年有25%的70歲以上老人在家中發(fā)生跌倒。在 跌倒后人們會面臨雙重危險，首先是跌倒本身直接造成的人體傷害，其次是如果跌倒后不 能得到及時的救助，可能會導(dǎo)致更加嚴重的后果，因此跌倒是老年人群傷殘、失能和死亡的 重要原因之一，嚴重影響老年人日常生活能力、身體健康及精神狀態(tài)，會給老年人造成巨大 傷害，傷痛、慢性病急性發(fā)作、生活質(zhì)量急劇下降及沉重的醫(yī)療負擔(dān)往往接踵而至，會給家 庭和社會增加了巨大的負擔(dān)。另外不僅是對老人，在很多其他情況下，跌倒的報警也是非常 有幫助的，尤其是從比較高的地方跌倒下來的時候。比如人們在登山，建筑，擦窗戶，刷油 漆和修理屋頂?shù)臅r候。因此，如何預(yù)知老人跌倒的風(fēng)險并最大限度地減少跌傷程度，往往 是親屬們最為關(guān)心的問題，能夠隨時檢測老年人跌倒事件的發(fā)生，讓老年人能夠及時獲得 救治就顯得極為重要。這導(dǎo)致了跌倒檢測系統(tǒng)研制的興起和重視，它能夠有效檢測老年人 是否發(fā)生跌倒并及時報警，保護了老年人群的健康與安全。例如2010年，飛利浦公司推出 了 Lifeline緊急醫(yī)療救援系統(tǒng)，擁有項鏈?zhǔn)?、手表式造型，可以隨身佩戴，能及時準(zhǔn)確地檢 測到老人因意外或突發(fā)疾病而發(fā)生的跌倒并連接中心請求救援，為老人提供了生命保障。 2012年，深圳愛福萊科技有限公司推出了"跌倒自動求救手機"愛福萊A03,它能夠在老人 發(fā)生跌倒時自動偵測、自動定位、自動報警和自動求救，最大限度地保障了老人獨居和外出 期間的健康安全。
[0003] 跌倒方案大多只是利用了加速度傳感器，少部分結(jié)合了 1到2個傳感器，有一定的 誤報率，本發(fā)明專利融合了更多的傳感器。第2點，以前跌倒識別方法只使用單分類器完成 跌倒，本發(fā)明采用多分類器多步完成獨立跌倒識別，最后集成完成跌倒識別。因此雖然目前 已有不少研究機構(gòu)和公司推出了跌倒檢測產(chǎn)品，但目前跌倒檢測系統(tǒng)存在的主要問題是檢 測的準(zhǔn)確率不高，存在一定的誤判率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：跌倒檢測方法及系統(tǒng)的跌倒檢測的準(zhǔn)確率不高，存 在較多誤判情況。
[0005] 本發(fā)明涉及一種基于多分類器集成的老人跌倒檢測方法，其特征在于該方法包括 以下步驟：
[1] 跌倒方向預(yù)測，根據(jù)檢測跌倒方向的變化預(yù)測跌倒；
[2] 跌倒壓力預(yù)測，根據(jù)跌倒時的氣壓和撞擊地面的壓力預(yù)測跌倒；
[3] 跌倒聲音預(yù)測，根據(jù)跌倒時候的聲音，包括撞擊地面的聲音和人體發(fā)出的聲音，預(yù) 測跌倒；
[4] 跌倒誤判預(yù)測，根據(jù)采集的人體檢測傳感器信息，判斷人體是否在人體傳感器附 近，預(yù)防誤判；
[5] 構(gòu)造跌倒特征向量，其由以上四步完成的預(yù)測結(jié)果構(gòu)成；
[6] 跌倒集成預(yù)測，根據(jù)跌倒特征向量，采用分類器預(yù)測跌倒，輸出預(yù)測結(jié)果。
[0006] 步驟[1]跌倒方向預(yù)測包括以下步驟： a) 采集三軸加速度傳感器、陀螺儀、地磁傳感器信息； b) 構(gòu)造每個傳感器的特征向量，構(gòu)造方法是按時間區(qū)間作為分析范圍，并且將此時間 區(qū)間再劃分為若干時間片段，對每個片段采集信息，生成片段特征向量，因此時間區(qū)間是一 個片段特征向量序列，然后對此序列串接形成最終的傳感器特征向量； c) 構(gòu)造跌倒方向特征向量，其組合所構(gòu)造的傳感器特征向量； d) 采用分類器預(yù)測跌倒，輸出結(jié)果vl。
[0007] 步驟[2]跌倒壓力預(yù)測包括以下步驟： a) 采集氣壓傳感器、壓力傳感器信息； b) 構(gòu)造每個傳感器的特征向量，構(gòu)造方法是按時間區(qū)間作為分析范圍，并且將此時間 區(qū)間再劃分為若干時間片段，對每個片段采集信息，生成片段特征向量，因此時間區(qū)間是一 個片段特征向量序列，然后對此序列串接形成最終的傳感器特征向量； c) 構(gòu)造跌倒壓力特征向量； d) 采用分類器預(yù)測跌倒，輸出結(jié)果v2。
[0008] 步驟[3]跌倒聲音預(yù)測包括以下步驟： a) 米集跌倒時的聲音傳感器信息； b) 構(gòu)造跌倒聲音特征向量； c) 采用分類器預(yù)測跌倒，輸出結(jié)果v3。
[0009] 步驟[4]跌倒誤判預(yù)測包括以下步驟： a) 采集人體檢測傳感器信息； b) 預(yù)測是否檢測到人體，輸出結(jié)果v4。
[0010] 步驟[5]構(gòu)造跌倒特征向量V-= (α，ν".ο^4)，其中Gi為四個分類器單獨對跌倒判 斷時的準(zhǔn)確率，其Cii為權(quán)重要，F(xiàn)i為四個分類器的輸出值，跌倒為1，否則為0。
[0011] 步驟[6]跌倒集成預(yù)測，根據(jù)跌倒特征向量，采用分類器預(yù)測跌倒。
[0012] 進一步，所訴的分類器包括支持向量機，集成分類器Adaboost，旋轉(zhuǎn)森林分類器。 所述的分類器都需要準(zhǔn)備跌倒樣本(跌倒特征向量，跌倒類別）訓(xùn)練集，跌倒類別為：跌倒為 1，否則為0。
[0013] 一種基于多分類器集成的老人跌倒檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述的系統(tǒng)包括：一個 跌倒訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)庫，存儲很多跌倒特征向量及跌倒類別的訓(xùn)練樣本。一個跌倒檔案數(shù)據(jù) 庫，用以儲存跌倒時的每個傳感器特征向量，跌倒特征向量，跌倒預(yù)警信息，和跌倒預(yù)警時 間。系統(tǒng)還包括模塊：傳感器信息采集模塊，傳感器特征向量構(gòu)造模塊，跌倒特征向量構(gòu)造 模塊，特征選擇模塊，跌倒識別模塊，跌倒識別模型學(xué)習(xí)模塊，跌倒預(yù)警模塊，跌倒檔案管理 模塊，其中傳感器信息采集模塊的輸出與傳感器特征向量構(gòu)造模塊的輸入連接，傳感器特 征向量構(gòu)造模塊的輸出與跌倒特征向量構(gòu)造模塊的輸入連接，跌倒特征向量構(gòu)造模塊的輸 出與特征選擇模塊的輸入連接，特征選擇模塊的輸出與跌倒識別模塊的輸入連接，跌倒識 別模型的學(xué)習(xí)模塊的輸出與跌倒識別模塊的輸入連接，跌倒識別模塊的輸出與跌倒預(yù)警模 塊的輸入連接，跌倒預(yù)警模塊的輸出與跌倒檔案管理模塊的輸入連接。其中跌倒識別模型 學(xué)習(xí)模塊離線獨立在計算機上運行。
[0014] 有益效果 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明一種基于多傳感器融合的老人跌倒檢測方法及系統(tǒng)具有以下 優(yōu)點：
[1] 采用了多種傳感器以及魯棒分類器，跌倒檢測的準(zhǔn)確率高；
[2] 跌倒檢測系統(tǒng)能夠運行在智能手機上，僅使用日用手機就能檢測用戶是否跌倒，方 便易用；
[3] 跌倒預(yù)警與移動通訊相結(jié)合，對用戶所在位置和時間進行鎖定，呼救及時。
【附圖說明】
[0015] 圖1 一種基于多分類器集成的老人跌倒檢測方法流程圖； 圖2 -種基于多分類器集成的老人跌倒檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0016] 本發(fā)明提出的一種基于多分類器集成的老人跌倒檢測方法及系統(tǒng)，結(jié)合附圖和實 施例說明如圖1。如圖1所示，為一種基于多分類器集成的老人跌倒檢測方法流程圖，該方 法包括以下步驟：
[1] 跌倒方向預(yù)測，根據(jù)檢測跌倒方向的變化預(yù)測跌倒
[2] 跌倒壓力預(yù)測，根據(jù)跌倒時的氣壓和撞擊地面的壓力預(yù)測跌倒
[3] 跌倒聲音預(yù)測，根據(jù)跌倒時候的聲音，包括撞擊地面的聲音和人體發(fā)出的聲音，預(yù) 測跌倒
[4] 跌倒誤判預(yù)測，根據(jù)采集的人體檢測傳感器信息，判斷人體是否在人體傳感器附 近，預(yù)防誤判；
[5] 構(gòu)造跌倒特征向量，其由以上四步完成的預(yù)測結(jié)果構(gòu)成
[6] 跌倒集成預(yù)測，根據(jù)跌倒特征向量，采用分類器預(yù)測跌倒，輸出預(yù)測結(jié)果。
[0017] 步驟[1]跌倒方向預(yù)測包括以下步驟 a) 采集三軸加速度傳感器、陀螺儀、地磁傳感器信息。三軸加速度傳感器：個體運動 時，會在三個正交方向產(chǎn)生不同的加速度，這些加速度的變化值可用來判斷身體姿態(tài)的變 化，是判斷個體是否發(fā)生跌倒的依據(jù)。陀螺儀：現(xiàn)代陀螺儀可以精確地確定運動物體的方 位，可以通過陀螺儀獲取人體運動方位的變化來判斷跌倒。地磁傳感器：采用法拉第電磁感 應(yīng)定律，即線圈切割地磁場磁力線產(chǎn)生感應(yīng)電動勢的原理，主要用途是感應(yīng)姿態(tài)的變化。當(dāng) 跌倒時會導(dǎo)致地磁信息變化，進而作為姿態(tài)變化的判斷依據(jù)； b) 構(gòu)造每個傳感器的特征向量，構(gòu)造方法是按時間區(qū)間作為分析范圍，并且將此時間 區(qū)間再劃分為若干時間片段，對每個片段采集信息，生成片段特征向量，因此時間區(qū)間是一 個片段特征向量序列，然后對此序列串接形成最終的傳感器特征向量。其中三軸加速度傳 感器，每軸測量范圍從幾 g到幾十g不等，因此三軸加速度傳感器的輸出是構(gòu)成三維特征向 量。三軸陀螺儀，能夠測量沿三個軸運動的角速度，形成三維特征向量。將加速度計與陀螺 儀相結(jié)合，就能得到既純凈又反應(yīng)敏捷的輸出。地磁傳感器，通過給出在X軸，Y軸和Z軸上 的地磁力投影，可以提供活動物體的航向角、俯仰角和橫滾角，從而可以確定物體的姿態(tài)， 形成6維特征向量。例如在地磁傳感器HMC5883的內(nèi)部一共有12組寄存器，其中用于存放 X、Y、Z三軸數(shù)據(jù)的寄存器有6個； c) 構(gòu)造跌倒方向特征向量，其組合所構(gòu)造的傳感器特征向量； d) 采用分類器預(yù)測跌倒，輸出結(jié)果vl。所訴的分類器包括支持向量機，集成分類 Adaboost，旋轉(zhuǎn)森林分類器。進一步，所述的分類器都需要準(zhǔn)備跌倒樣本(跌倒特征向量，跌 倒類別）訓(xùn)練集，跌倒類別為：跌倒為1，否則為0。
[0018] 步驟[2]跌倒壓力預(yù)測包括以下步驟 a) 采集氣壓傳感器、壓力傳感器信息。壓力傳感器：個體跌倒著地時，傳感器撞擊地 面，