一种基于三轴传感器和心电传感器的老人跌倒检测方法及检测系统技术方案

一种基于三轴传感器和心电传感器的老人跌倒检测方法及检测系统，所述的检测方法包括：1）使用心电传感器采集具有跌倒应激反应以及正常情况下日常行为活动的心电样本数据；2）对样本数据进行预处理；3）提取样本的特征；4）用样本的特征训练分类器；5）实时采集三轴传感器和心电传感器的数据。

An elderly fall detection method and detection system based on three axis sensor and ECG sensor

An old man's fall detection method and detection system based on a three axis sensor and a ECG sensor, the detection method includes: 1) using a ECG sensor to collect ECG sample data with a fall stress response and normal behavior activities in normal circumstances; 2) a sample data is preprocessed; 3) a special sample is extracted. For example, 4) training the classifier with the characteristics of the samples; 5) collecting the data of the three axis sensor and the ECG sensor in real time.

【技术实现步骤摘要】
一种基于三轴传感器和心电传感器的老人跌倒检测方法及检测系统
本专利技术涉及医疗健康、信号处理、机器学习等领域，特别是涉及一种基于三轴传感器和心电传感器的老人跌倒检测方法及检测系统。
技术介绍
据统计，我国于20世纪末进入老龄化社会，预计到2050年将进入深度老龄化阶段，成为老龄化程度最严重的国家，这也将从多方面给我国社会带来巨大的压力和挑战。在这种情况下，老年人的生活照料、出行等需求日益凸显，其中体现在安全保健问题尤为突出，主要体现在一下两点：第一，老年人身体机能退化，他们极易意外或因病(尤其是心脑血管疾病)跌倒。据国外统计，约有1/3的65岁老人每年至少跌倒一次，跌倒在老年人死亡原因中的比例高达25％，跌倒非常容易造成老人骨折、内脏震荡；如果跌倒后得不到及时救助，会进一步提高致死率和致残率；跌倒不仅给老年人造成生理上的伤害，还会带来心理上的阴影；此外，当前社会老年人跌倒后无人敢搀扶、无人敢救，渐渐成为一种普遍的社会现象，在这种情况下，跌倒对老年人更是致命的；因此针对老年人对安全保证的迫切需求，利用电子信息技术解决此问题有着极大的社会价值。现有的跌倒检测方案大多只是利用加速度传感器，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于三轴传感器和心电传感器的老人跌倒检测方法，其特征在于该检测方法包括以下步骤：1)使用心电传感器采集具有跌倒应激反应以及正常情况下日常行为活动的心电样本数据；2)对样本数据进行预处理；3)提取样本的特征；4)用样本的特征训练分类器；5)实时采集三轴传感器和心电传感器的数据；6)实时预处理并计算三轴传感器的加速度变化速率以及峰值并判断是否超过阈值，如果超过就下一步判断，否则判定为未跌倒；7)提取心电传感器中缓存的前后各10秒的心电数据，经过预处理，提取特征，输入到已训练好的分类器，判断是否具有跌倒状态的心跳应激反应，如果存在判定为跌倒，否则未跌倒。

【技术特征摘要】
1.一种基于三轴传感器和心电传感器的老人跌倒检测方法，其特征在于该检测方法包括以下步骤：1)使用心电传感器采集具有跌倒应激反应以及正常情况下日常行为活动的心电样本数据；2)对样本数据进行预处理；3)提取样本的特征；4)用样本的特征训练分类器；5)实时采集三轴传感器和心电传感器的数据；6)实时预处理并计算三轴传感器的加速度变化速率以及峰值并判断是否超过阈值，如果超过就下一步判断，否则判定为未跌倒；7)提取心电传感器中缓存的前后各10秒的心电数据，经过预处理，提取特征，输入到已训练好的分类器，判断是否具有跌倒状态的心跳应激反应，如果存在判定为跌倒，否则未跌倒。2.根据权利要求1所述的基于三轴传感器和心电传感器的老人跌倒检测方法，其特征在于：所述的步骤1)中，所述心电传感器采集数据的过程中，主要是采集具有跌倒应激反应状态，包括向前倾倒、向后倾倒以及正常情况下日常行为活动状态，包括如走、跑、坐、躺的心电样本数据；所述的步骤2)中，对样本数据进行预处理，主要是使用常用的信号去噪方法进行去噪，去噪完成以后对样本进行标注是否跌倒；所述的步骤3)中，首先对心电信号数据进行R波定位，确定RR间期的数据点位，然后根据心电信号的RR间期序列的波形特点，提取若干个最能体现在心跳应激反应的RR间期序列的数学统计特征。3.根据权利要求1所述的基于三轴传感器和心电传感器的老人跌倒检测方法，其特征在于：所述的步骤4)中，采用分类器模型如机器学习算法或深度学习算法对是否跌倒进行二分类，即将得到的每个样本的特征和标注输入到分类器模型中进行训练，并将训练完成的分类器模型用于实时检测心电信号是否存在跌倒的心跳应激反应；所述的步骤)中，要求老人在人体前胸心脏部位随身佩戴三轴...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾林跃，张启飞，
申请(专利权)人：浙江好络维医疗技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33