本发明专利技术涉及一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法，该方法包括步骤：自动采集每个传感器信息，构造每个传感器的特征向量，合并形成整体的跌倒特征向量，完成特征选择，调用分类器完成跌倒识别。本发明专利技术涉及一种基于多传感器信息融合的跌倒预警系统，其特征在于，所述的系统包括：传感器信息采集模块，传感器特征向量构造模块，跌倒特征向量构造模块，特征选择模块，跌倒识别模块，跌倒识别模型的学习模块，跌倒预警模块，跌倒档案管理模块。本发明专利技术的效果是跌倒检测的准确率高，跌倒呼救及时，功能全面，成本低，携带方便。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法及系统，属于医疗健康、机器学习和移动互联网
技术介绍
我国社会的老龄化问题日益加剧，其中老年人的健康安全监护问题的需求日益增加。卫生部2007 年公布的《中国伤害预防报告》指出，老年人意外伤害的首要原因是跌倒。根据调查，49.7%的城市老人独自居住；每年有25%的70岁以上老人在家中发生跌倒。在跌倒后会面临双重危险，首先是跌倒本身直接造成的人体伤害，其次是如果跌倒后不能得到及时的救助，可能会导致更加严重的后果，因此跌倒是老年人群伤残、失能和死亡的重要原因之一，严重影响老年人日常生活能力、身体健康及精神状态，会给老年人造成巨大伤害，伤痛、慢性病急性发作、生活质量急剧下降及沉重的医疗负担往往接踵而至，会给家庭和社会增加巨大的负担，因此，如何预知老人跌倒的风险并最大限度地减少跌伤程度，往往是亲属们最为关心的问题，能够随时检测老年人跌倒事件的发生，让老年人能够及时获得救治就显得极为重要，这引起了跌倒检测系统研制的兴起和重视，它能够有效检测老年人是否发生跌倒并及时报警，保护了老年人群的健康与安全。例如2010 年，飞利浦公司推出了Lifeline 紧急医疗救援系统，拥有项链式、手表式造型，可以随身佩戴，能及时准确地检测到老人因意外或突发疾病而发生的跌倒并连接中心请求救援，为老人提供了生命保障。2012 年，深圳爱福莱科技有限公司推出了“跌倒自动求救手机”爱福莱A03，它能够在老人发生跌倒时自动侦测、自动定位、自动报警和自动求救，最大限度地保障了老人独居和外出期间的健康安全。>相关专利比较现有跌倒方案大多只是利用了加速度传感器，有一定的误报率。第１点，部分单独结合了其它1到2个传感器，本专利技术专利融合了更多的传感器。第2点，跌倒识别方法分为阀值方法和机器学习分类方法，本专利技术采用机器学习分类方法，但采用的具体分类方法不同。第3点，本专利技术采用了新的特征选择算法，而已有技术很少采用特征选择算法。因此虽然目前已有不少研究机构和公司推出了跌倒检测产品，但目前跌倒检测系统的研究仍存在诸多问题，主要问题是检测的准确率不高，存在一定的误判率。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：跌倒检测方法及系统的跌倒检测准确率不高，存在较大的误判情况。本专利技术涉及一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：[1] 采集每个传感器信息，传感器包括三轴加速度传感器、陀螺仪、声音传感器、压力传感器、气压传感器、地磁传感器、温度传感器、湿度传感器、GPS传感器、红外传感器；[2] 构造每个传感器特征向量；[3] 构造跌倒特征向量，其是对所有传感器特征向量的串接；[4] 实施特征选择，获得降维后的跌倒特征向量；[5] 调用分类器对降维后的跌倒特征向量分类，获得跌倒识别结果。一种基于多传感器融合的老人跌倒检测系统，其特征在于，所述的系统包括：一个跌倒训练样本数据库，存储很多跌倒特征向量及跌倒类别的训练样本。一个跌倒档案数据库，用以储存跌倒时的每个传感器特征向量，跌倒特征向量，跌倒预警信息，和跌倒预警时间地点。系统还包括模块：传感器信息采集模块，传感器特征向量构造模块，跌倒特征向量构造模块，特征选择模块，跌倒识别模块，跌倒识别模型学习模块，跌倒预警模块，跌倒档案管理模块，其中传感器信息采集模块的输出与传感器特征向量构造模块的输入连接，传感器特征向量构造模块的输出与跌倒特征向量构造模块的输入连接，跌倒特征向量构造模块的输出与特征选择模块的输入连接，特征选择模块的输出与跌倒识别模块的输入连接，跌倒识别模型的学习模块的输出与跌倒识别模块的输入连接，跌倒识别模块的输出与跌倒预警模块的输入连接，跌倒预警模块的输出与跌倒档案管理模块的输入连接。其中跌倒识别模型学习模块离线独立运行，只运行一次。有益效果与现有技术相比，本专利技术一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法及系统具有以下优点：[1] 采用了多种传感器以及鲁棒分类器，跌倒检测的准确率高；[2] 跌倒检测系统能够运行在智能手机上，仅使用日用手机就能检测用户是否跌倒，方便易用；[3] 跌倒预警与移动通讯相结合，对用户所在位置和时间进行锁定，呼救及时。附图说明图1 一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法流程图；图2 一种基于多传感器融合的老人跌倒检测系统结构图。具体实施方式本专利技术提出的一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法及系统，结合附图和实施例说明如下。如图1 所示，为一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法流程图，该方法包括以下步骤： [1] 采集每个传感器信息，传感器包括三轴加速度传感器、陀螺仪、声音传感器、压力传感器、气压传感器、地磁传感器、温度传感器、湿度传感器、GPS传感器、红外传感器；[2] 构造每个传感器特征向量，每个传感器采集的信息不同，因此获得特征向量的方法和维度不同，需要分别构造；[3] 构造跌倒特征向量，其是对所有传感器特征向量的串接；[4] 实施特征选择，获得降维后的跌倒特征向量；[5] 调用分类器对降维后的跌倒特征向量分类，获得跌倒识别结果。 步骤[1] 采集每个传感器信息a) 被采集的传感器包括三轴加速度传感器、陀螺仪、声音传感器、压力传感器、气压传感器、地磁传感器、温度传感器、湿度传感器、GPS传感器、红外传感器；b) 三轴加速度传感器：个体运动时，会在三个正交方向产生不同的加速度，这些加速度的变化值可用来判断身体姿态的变化，是判断个体是否发生跌倒的依据；c) 陀螺仪：现代陀螺仪可以精确地确定运动物体的方位，可以通过陀螺仪获取人体运动方位的变化来判断跌倒；d) 声音传感器：人体跌倒时与地面发生撞击时会产生声音，老人摔到时也会发出声音。例如人体在跌落过程中与地面发生撞击的声音频率多数小于200Hz，这可以作为跌倒判断依据；e) 压力传感器：个体跌倒着地时，传感器撞击地面，会发生振动，从而会产生压力，可检测出撞击地面的压力值作为判断跌倒的依据；f) 气压传感器：能够测量不同高度的大气压力，可用于判断人体所处的位置以及跌倒检测仪的高度变化，另外气压本身是环境的一部分，环境也是导致跌倒的一个因素，从而气压提供了检测跌倒的依据；g) 地磁传感器：采用法拉第电磁感应定律，即线圈切割地磁场磁力线产生感应电动势的原理，主要用途是感应姿态的变化。当跌倒时会导致地磁信息变化，进而作为姿态变化的判断依据；h) 温度传感器：指能感受温度并转换成可用输出信号的传感器，可用于判断人体所处的环境。环境是导致跌倒的一个因素，从而温度也提供了检测跌倒的依据。例如可用来发现容易发生跌倒的温度，为预防性跌倒提供依据；i) 湿度传感器：指能感受湿度并转换成可用输出信号的传感器，可用于判断人体所处的环境。环境也是导致本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：［1］采集每个传感器信息；［2］构造每个传感器特征向量；［3］构造跌倒特征向量，其组合所有传感器特征向量；［4］实施特征选择，从跌倒特征向量中选择主要特征，获得降维后的跌倒特征向量；［5］调用分类器对降维后的跌倒特征向量分类，获得跌倒识别结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：［1］采集每个传感器信息；［2］构造每个传感器特征向量；［3］构造跌倒特征向量，其组合所有传感器特征向量；［4］实施特征选择，从跌倒特征向量中选择主要特征，获得降维后的跌倒特征向量；［5］调用分类器对降维后的跌倒特征向量分类，获得跌倒识别结果。
2.根据权利要求1 所述的一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法，其特征在于所述的步骤[1] 采集的传感器包括三轴加速度传感器、陀螺仪、声音传感器、压力传感器、气压传感器、地磁传感器、温度传感器、湿度传感器、GPS传感器、红外传感器。
3.根据权利要求1 所述的一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法，其特征在于所述的步骤[2] 构造每个传感器的特征向量，构造方法是按时间区间作为分析范围，并且将此时间区间再划分为若干时间片段，对每个时间片段采集信息，生成片段特征向量，因此时间区间是一个片段特征向量序列，然后对此序列串接形成最终的传感器特征向量。
4.根据权利要求1 所述的一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法，其特征在于所述的步骤[3] 构造跌倒特征向量，其是对所有传感器特征向量的串接。
5.根据权利要求1 所述的一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法，其特征在于所述的步骤[4] 采用特征选择方法，从跌倒特征向量中选择主要特征，对跌倒特征向量降维。
6.根据权利要求1和权利要求5 所述的一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法，其特征在于所述的步骤[4] 采用多簇特征选择（MCFS）算法选择特征。
7.根据权利要求1 所述的一种基于多传感器融合的老人跌倒检测方法，其特征在于所述的步骤[5] 调用集成分类器Adaboost完成跌倒识别，其弱分类器采用支持向量机分类器。
8.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：广州华久信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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