基于Android移動終端的跌倒檢測應(yīng)用設(shè)計與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、當今社會老齡化趨勢不斷加劇,對老年人的健康護理問題越來越引發(fā)社會各界的關(guān)注。據(jù)統(tǒng)計,目前全國60歲以上老人已超過2億,占全國人口總量14.9%,預計2024年將達到4億,2049年將達4.8億。由于現(xiàn)代年輕勞動人口的流動性,子女不能長時間守護在老人身邊,削弱了家庭養(yǎng)老的能力。對于老年人而言,跌倒是對其造成意外傷害的首要原因。當老年人跌倒之后如何進行快速有效的救助已經(jīng)引起了政府和社會各界的高度重視。
  智能手機配備著豐富的傳感器,

2、比如加速度傳感器、磁場傳感器、光線傳感器、距離傳感器或GPS等,這些傳感器使得智能手機具備了檢測跌倒的硬件條件。除此之外,由于手機先天的通信功能,使得在檢測到跌倒行為之后可以進行快速有效的救援呼叫。相比于穿戴式設(shè)備的使用侵入性,視頻圖像檢測的環(huán)境限制以及圖像處理的復雜性,使用智能手機進行老人跌倒檢測成為業(yè)界研究的熱點。
  基于以上研究背景,本文設(shè)計并實現(xiàn)了基于Android移動終端進行跌倒檢測的應(yīng)用。當用戶攜帶裝有該應(yīng)用的智能手

3、機,當發(fā)生跌倒時手機會檢測到跌倒行為并且獲取地理位置信息,然后會向外界發(fā)送求救信息。具體而言,本文的研究內(nèi)容主要有以下四個方面:
  1.跌倒分析以及模型建立。跌倒是指身體的姿態(tài)發(fā)生不受控的垂直變化,本文分析了跌倒過程中三維加速度傳感器的數(shù)據(jù)變化。建立三維坐標的身體模型,與三維加速度傳感器的方向相對應(yīng),當身體向任意方向發(fā)生跌倒時,該方向的加速度值都可以分解為三個坐標軸方向?qū)?yīng)的分量值,然后由加速度傳感器進行數(shù)據(jù)采集。
  2

4、.數(shù)據(jù)的采集與預處理。為了得到訓練數(shù)據(jù),編寫數(shù)據(jù)采集工具軟件,進行多種方案的跌倒實驗的數(shù)據(jù)收集,包括前向、后向、左側(cè)、右側(cè)以及不同身高體重情況下的跌倒方案。采集到的原始數(shù)據(jù)中包括噪聲和誤差,運用加權(quán)平滑和簡單移動平均線的方法進行數(shù)據(jù)的預處理,在取得相同平滑效果的情況下,前者的復雜度為O(1),后者復雜度為O(N),因此本文選擇加權(quán)平滑作為數(shù)據(jù)的預處理方法。
  3.跌倒算法分析??偨Y(jié)了常見的行為識別分類算法,包括決策樹、KNN、樸

5、素貝葉斯、SVM等,并且通過Weka機器學習平臺分析上述分類方法的性能,最后得出SVM的sensitivity、specificity以及accuracy分別是88.37%,92.82%,90.54%,能夠有效的進行跌倒檢測。
  4.跌倒檢測系統(tǒng)的實現(xiàn)?;贏ndroid智能手機平臺,實現(xiàn)了一款跌倒檢測APP,該APP能夠?qū)崟r的檢測用戶的行為,當檢測到用戶發(fā)生跌倒時,能夠自動地發(fā)送包含地理位置信息的求救短信到指定的救護人員,以快

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