基于多普勒探測器與傳感器聯合的跌倒檢測系統和方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于家庭健康監控技術領域，尤其涉及一種基于多普勒探測器與傳感器聯 合使用的跌倒檢測系統和方法。
【背景技術】
[0002] 隨著人口老齡化，空巢老人數量逐漸居多，家庭健康安全監護得到了廣泛地關注。 其中，跌倒現象給老年人帶來極大的傷害，尤其是跌倒后產生的一系列影響(如癱瘓等），對 其整個家庭帶來負擔，嚴重影響老年人的身心健康。因此精確而有效地跌倒檢測和實時報 警，能減少醫療資源的占用，有效地預防老人跌倒，對整個家庭和社會有著深遠的意義。
[0003] 目前家庭安全健康監護有基于視頻監控的，但是視頻監控的成本比較大，并且涉 及老年人個人隱私;基于聲頻的監測的裝置，由于生活中的噪聲比較多，干擾比較大，不利 于檢測；隨著微電子的速度發展，基于可穿戴設備的研究近年來變成熱門。很多研究利用加 速度計或陀螺儀，通過閾值法或是機器學習的方法進行檢測跌倒，其檢測精確度不是很高， 如果使用復雜的算法對硬件的要求又比較大。此外，在家庭安全健康監測中，用戶的生理數 據采集對于日常健康監護非常有參考價值，但我們沒有辦法從靜態的健康數據中直接地判 斷老年人摔倒。
[0004] 隨著生物特征識別技術的發展，非接觸式的探測技術逐漸被引入家庭健康安全監 測中，通過非接觸的方式探測由于人體呼吸心跳所引起的多普勒頻移信號，獲取生命體征 信號，從而監測用戶健康安全。
[0005] 上述的各種監測系統，各有利弊，例如視頻監控涉及隱私，使用范圍不是很大；聲 頻監控干擾大，精確度低;傳統的傳感器監測缺少生命體征數據。因此針對上述系統中的不 足，需要一種既能監測用戶日常生理特征，又能精確而高效地檢測用戶跌倒并提供實時報 警的裝置。

【發明內容】

[0006] 本發明的目的就是為了解決上述問題，提供一種基于多普勒探測器與傳感器聯合 的跌倒檢測系統和方法，該系統及方法適合用于家庭健康安全監控，并且能夠獲取用戶的 生命體征信號，通過接觸式傳感器測量和非接觸式多普勒探測兩種方式結合，對老人的跌 倒行為做出精準地判斷與實時地報警。
[0007] 為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：
[0008] -種基于多普勒探測器和傳感器聯合的跌倒檢測系統，包括:傳感器檢測裝置、多 普勒探測裝置和遠端服務器；
[0009]所述傳感器檢測裝置與多普勒探測裝置通信，所述多普勒探測裝置與遠端服務器 通信；
[0010]所述傳感器檢測裝置用于采集用戶的運動方向及在該方向上的加速度值和傾斜 角度數據并傳送至多普勒探測裝置，所述多普勒探測裝置用于檢測用戶的生命體征數據， 并判斷生命體征數據是否正常，同時，判斷接收到的用戶加速度值和傾斜角度數據是否超 過設定閾值;根據上述判斷結果，利用機器學習的方法確定用戶是否跌倒；
[0011] 所述多普勒探測裝置將上述用戶的生命體征數據、用戶的運動方向及在該方向上 的加速度值和傾斜角度數據以及用戶是否跌倒的數據傳送至遠端服務器。
[0012] 所述傳感器檢測裝置包括:三軸加速度計、三軸陀螺儀、三軸磁力計、第一主控單 元和第一無線傳輸單元;所述第一主控單元分別與三軸加速度計、三軸陀螺儀、三軸磁力計 和第一無線傳輸單元連接;所述第一主控單元通過第一無線傳輸單元接收到多普勒探測裝 置發送的信號，確定傳感器檢測裝置是否開啟監測模式;所述第一主控單元通過第一無線 傳輸單元將三軸加速度計、三軸陀螺儀和三軸磁力計的數據傳送至多普勒探測裝置。
[0013] 所述多普勒探測裝置包括:多普勒收發單元、第二無線傳輸單元、信號處理單元、 第二主控單元和報警單元;所述第二主控單元分別與多普勒收發單元、信號處理單元和報 警單元連接，信號處理單元與第二無線傳輸單元連接。
[0014] 所述多普勒收發單元向用戶發射電磁波信號并接收經人體呼吸和心臟跳動引起 的回波信號，通過信號處理單元得到帶有呼吸和心率的生命體征數據;第二主控單元根據 多普勒收發單元獲得的數據，利用多普勒頻移原理判斷是否有人進來，如果有人進來，則開 啟監測裝置；
[0015] 第二主控單元接收傳感器檢測裝置發來的確認用戶的運動方向及在該方向上的 加速度值和傾斜角度數據，判斷用戶的運動方向，用戶的加速度值及在用戶運動方向上的 傾斜角度，同時判斷生命體征數據是否正常;根據上述判斷結果確認其是否發生可能跌倒， 接著在此基礎上利用機器學習的方法判斷用戶是否的確發生跌倒。
[0016] 所述第二主控單元判斷出用戶跌倒后，報警單元觸發，發出報警信號并將信號傳 送至遠端服務器。
[0017] -種基于多普勒探測器和傳感器聯合的跌倒檢測系統的方法，包括以下步驟： [0018]步驟（1):利用多普勒頻移的原理，發射電磁波測量信號，當測量信號經過人體胸 腔，由于呼吸和心臟跳動會產生回波；
[0019] 步驟(2):回波信號經過多普勒探測裝置的解調得到生命體征信息，所述生命體征 信息通過分離得到人體的呼吸和心率信號；
[0020] 步驟(3):系統探測到呼吸和心率信號，向傳感器檢測裝置發送指令，開啟監測模 式，實時接收傳感器檢測裝置檢測到的人體實時運動數據；
[0021] 步驟(4):將傳感器檢測裝置檢測到的人體實時運動數據和呼吸心率信號發送給 遠端服務器，并保存在相應的數據庫中；
[0022] 步驟(5):多普勒探測裝置的主控單元判斷用戶是否發生跌倒，如果發生跌倒，啟 動報警裝置，并向遠端服務器發送報警命令。
[0023]遠端服務器接收到報警命令后，向設定監護人的移動終端發送報警信號。
[0024] 多普勒探測裝置的主控單元判斷用戶是否發生跌倒的方法具體為：
[0025] 1)參數初始化，分別設定加速度，陀螺儀旋轉角度，磁力計值的閾值，設定用戶的 呼吸心率的正常范圍；
[0026] 2)處理傳感器檢測裝置發送的用戶的運動方向及在該方向上的加速度值和傾斜 角度數據和用戶的生命體征數據，去除干擾的噪聲；
[0027] 3)判斷用戶的加速度，在運動方向上的傾斜角度，及豎值位置的變化是否超出閾 值，上述數據中如果各項數據都超過閾值，執行步驟4)，如果有一項沒有超過閾值，返回步 驟2);
[0028] 4)判斷用戶的呼吸和心率信號是否正常，若正常，執行步驟5)，若不正常，執行步 驟 10);
[0029] 5)判斷為用戶發生可能跌倒，并對加速度值，陀螺儀值，磁力計值計算，進行特征 向量提取；
[0030] 6)檢查是否存在該用戶的行為模型，判斷是否需要進行模型訓練，若沒有該用戶 的行為模型，則需要訓練模型，執行步驟7);若確定已經存在用戶的行為模型，執行步驟8);
[0031] 7)分類訓練各種行為模型，包括:走路，慢跑，坐，躺，上樓，下樓，坐立，走停;利用 支持向量機作為分類器，選用徑向基函數作為核函數，把輸入的數據映射到高維空間中，得 到各種行為模型的參數，再執行步驟8);
[0032] 8)根據得到的各種行為模型的參數，構建線性分類器f(x);
[0033] 9)將步驟5)中得到的特征向量作為輸入，利用步驟8)得到的線性分類器，進行分 類判別，若f(x) <〇，表示識別對象處于狀態;若f(x) 2 0，表示識別對象處于w+1狀態；
[0034] 10)判斷是否摔倒，根據步驟9)中識別對象的狀態判斷，若狀態為w+1，判斷得出用 戶跌倒，執行步驟11)，若狀態為w-i，判斷得出用戶沒有發生跌倒，返回步驟2);
[0035] 11)跌倒報警，向遠端服務器發出報警信號。
[0036]所述步驟5)中，在三軸加速度計、三軸陀螺儀和三軸磁力計傳感器信號中，選擇設 定時長的滑動窗口，提取的特征向量具體為：
[0037] T ={SMV,SMA,Θ,E,Al,VI,MaxMin_y,MaxMin_z}；
[0038] 其中，SMV為合加速度的峰值;SMA為加速度信號幅度變化區域；Θ為身體的傾斜角 度;E為合加速度的能量;AI為合加速度的均值;VI為合加速度的方差;MaxMin_y為三軸陀螺 儀值經巴特沃斯濾波器濾波后的水平方向角度變化范圍;MaxMin_zS三軸陀螺儀值經巴特 沃斯濾波器濾波后的垂直方向角度變化的范圍。
[0039] 所述步驟8)中，構建的線性分類器f(x)具體為：
[0040]
[0041] 其中，Xi為特征向量;Cii為與Xi對應的拉格朗日乘子;b為常量;K(xi，x)為非線性映 射對應的核函數;yi為類別標簽;N為訓練樣本的個數。
[0042]本發明的有益效果：
[0043] 1.本發明采用多普勒探測和傳感器結合使用的方法，對用戶進行實時地監測。
[0044] 2.本發明通過使用加速度計，陀螺儀，磁力計三種傳感器數據和多普勒探測的生 命體征數據進行跌倒檢測，提高檢測精度。
[0045] 3 .本發明通過非接觸式多普勒探測獲取生命體征信號，