[发明专利]基于多传感器信息融合的摔倒检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多传感器信息融合的摔倒检测方法，数据处理领域。所述方法：首先，建立摔倒检测数学模型，将高度变化、倾角、旋转角度、加速度变化量、角速度变化量等作为系统输入量，将是否摔倒作为系统输出量，采用系统辨识的方法，建立摔倒检测数学模型；其次，通过检测测试点加速度向量幅度、角速度向量幅度是否均超过阈值，进行初步摔倒判断；最后，如果初步判断符合摔倒条件则进行详细判断，根据摔倒检测数学模型对摔倒进行判断。本申请所述算法可以区分躺下和摔倒，避免发现误报情况，其它情况下的误报率也明显降低，摔倒检测更准确。

主权项

1.一种基于多传感器信息融合的摔倒检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1，建立摔倒检测数学模型获取并将n个样本点的高度变化、倾角变化值、旋转角度、加速度变化量、角速度变化作为系统输入量，将n个样本点的摔倒数据作为系统输出量，采用系统辨识的方法，建立摔倒检测数学模型公式(1)，获得模型参数：△h₁,……,△h_n表示n个样本点中每个样本点摔倒前、后的高度变化量；△β₁,……,△β_n表示n个样本点中每个样本点摔倒前、后的倾角变化值；λ₁,……,λ_n表示n个样本点中每个样本点摔倒前、后的旋转角度；△a₁,……,△a_n表示n个样本点中每个样本点在摔倒过程中加速度变化量的最大值；△ω₁,……,△ω_n表示n个样本点中每个样本点在摔倒过程中角速度变化量的最大值；k₁表示使用n个样本点摔倒前、后的高度变化量构建摔倒检测数学模型获得的模型参数；k₂表示使用n个样本点摔倒前、后的倾角变化量构建摔倒检测数学模型获得的模型参数；k₃表示使用n个样本点摔倒前、后的旋转角度构建摔倒检测数学模型获得的模型参数；k₄表示使用n个样本点摔倒前、后的加速度变化量构建摔倒检测数学模型获得的模型参数；k₅表示使用n个样本点摔倒前、后的角速度变化量构建摔倒检测数学模型获得的模型参数；y₁,…,y_n表示n个样本点中每个样本点所对应的摔倒数据；S2，初步摔倒判断判断测试点加速度向量幅度、测试点角速度向量幅度是否均超过预先设定的阈值，如果是，则进入S3；如果否，则确定为人体当前状态不是摔倒，返回S1；S3，根据摔倒检测数学模型对摔倒进行判断；将测试点高度变化、测试点倾角变化值、测试点旋转角度、测试点加速度变化量的最大值、测试点角速度变化量的最大值代入摔倒数学模型公式(2)，得到摔倒数据，并判断所述摔倒数据是否超过预先设定的阈值，如果是，则判断为摔倒；如果否，则不是摔倒；△h表示测试点摔倒前、后的高度变化量；△β表示测试点摔倒前、后的倾角变化值；λ表示测试点摔倒前、后的旋转角度；△a表示测试点摔倒过程中加速度变化量的最大值；△ω表示测试点摔倒过程中角速度变化量的最大值；f表示通过公式(2)计算获得的测试点的摔倒数据。