穿戴式设备及应用于穿戴式设备的跌倒检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及可穿戴式设备领域，具体而言，设及一种穿戴式设备及应用于穿戴式 设备的跌倒检测方法。
【背景技术】
[000引 目前，智能眼镜、智能手套、智能手环、智能手表、智能服饰等穿戴式设备已广泛地 被大众认可并得到了普遍的使用。穿戴式设备应用于老年人群体对跌倒或摔倒等危险事件 进行监测及预警是穿戴式设备的一种典型应用。现有的应用于穿戴式设备的跌倒检测方法 包括基于图形图像的跌倒检测方法、基于声学的跌倒检测方法，基于穿戴式传感器的跌倒 检测方法等。然而，目前的跌倒检测方法大多存在检测精度低、误识率W及漏报率较高的缺 陷。因此，如何准确的对跌倒或摔倒事件进行检测及通报，是穿戴式设备领域目前面临的一 大课题。
【发明内容】
[0003] 有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种穿戴式设备及应用于穿戴式设备的 跌倒检测方法，W改善现有技术中对跌倒检测存在的检测精度低、误识率及漏报率较高的 问题。
[0004] 本发明实施例提供的一种穿戴式设备，包括加速度传感器及跌倒检测系统。所述 跌倒检测系统包括：
[0005] 加速度获取模块，用于获取所述穿戴式设备沿一=维坐标系=个轴向的实时=轴 加速度值；
[0006] 判别轴选取模块，用于根据一滑动时间窗内包含的多个数据点的=轴加速度值选 取=维坐标系=轴中的其中之一作为判别轴.
[0007] 跌倒波形计算模块，用于计算所述判别轴对应的所述滑动时间窗内的数据点极值 点，将连续的=个极值点组成一极值点波形，并判断所述滑动时间窗内是否包含满足跌倒 条件的极值点波形；其中，若所述极值点波形的左边幅值Hi大于第一预设幅值TH1、所述极 值点波形的右边幅值&大于第二预设幅值TH2、所述左边幅值Hi和右边幅值H2的平均值大 于第=预设幅值THs且所述连续=个极值点中第一个极值点与最后一个极值点之间的时间 间隔Ti3小于第一预设时间阔值TH4,则判定所述极值点波形为满足跌倒条件的波形；
[0008] 方差计算模块，用于当所述滑动时间窗包含满足跌倒条件的极值点波形时，计算 所述满足跌倒条件的极值点波形前中后包括的多个数据点的波形方差，然后判断该波形方 差是否大于一第一预设方差阔值THs;及
[0009] 平稳区域计算模块，用于在所述波形方差大于所述第一预设方差阔值THs时，计算 满足所述跌倒条件的极值点波形之后预设数量的数据点的最大值am。、和最小值amm、所述预 设数量的数据点的方差var(a)W及所述预设数量的数据点中的第一个数据点与最后一个 数据点之间的时间间隔Tl,并根据该计算得到的最大值am。,、最小值amm、方差var(a)W及 时间间隔Tl判断是否检测到跌倒事件。
[0010] 优选地，所述实施例提供的穿戴式设备中，所述跌倒检测系统还包括跌倒报警模 块，用于在检测到跌倒事件时，向预设的电子装置发出报警消息进行报警，所述报警消息包 括穿戴式设备的当前位置信息。
[0011] 优选地，所述实施例提供的穿戴式设备中，所述判别轴选取模块通过W下方式选 取所述判别轴：
[0012] 从X轴输出的具有多个数据点的滑动时间窗中计算出最大值axm。、及最小值axmm， 然后计算X轴幅值，该X轴幅值为所述最大值aXm。、与最小值axmi。之差；
[0013] 从y轴输出的具有多个数据点的滑动时间窗中计算出最大值aym。、及最小值aymm， 然后计算y轴幅值，该y轴幅值为所述最大值aym。、与最小值aymi。之差；
[0014] 从Z轴输出的具有多个数据点的滑动时间窗中计算出最大值azm。、^及最小值 aZmi。，然后计算Z轴幅值，该Z轴幅值为所述最大值aZmgx与最小值azmi。之差；
[0015] 从所述X轴幅值、y轴幅值W及Z轴幅值中找出最大的幅值，将所述最大的幅值对 应的轴确定且所述判别轴；其中：
[0016] 所述X轴、y轴、Z轴分别代表所述S维坐标系的S个轴。
[0017] 优选地，所述实施例提供的穿戴式设备中，所述极值点波形前中后包括的多个数 据点包括所述极值点波形之前多个数据点、所述极值点波形包括的所有数据点W及所述极 值点波形之后多个数据点；所述波形方差的计算公式如下：
[0019] 其中，所述X表示所述极值点波形前中后包括的多个数据点的平均值，n表示所述 极值点波形前中后包括的多个数据点的数量，Xi、X2…X。表示各数据点对应的加速度值，S2 表示所述波形方差。
[0020]优选地，所述实施例提供的穿戴式设备中，平稳区域计算模块在所述最大值am。、与 最小值ami。之差小于一预设差值THe、所述方差var(a)小于一第二预设方差阔值TH,且所述 时间间隔Tl小于第二预设时间阔值THS时，判断已检测到跌倒事件。
[0021] 本发明另一实施例提供的应用于上述穿戴式设备的跌倒检测方法，包括：
[0022] 加速度获取步骤，获取所述穿戴式设备沿一=维坐标系=个轴向的实时=轴加速 度值；
[0023] 判别轴选取步骤，根据一滑动时间窗内包含的多个数据点的S轴加速度值选取S 维坐标系=轴中的其中之一作为判别轴；
[0024] 跌倒波形计算步骤，计算所述判别轴对应的所述滑动时间窗内的数据点极值点， 将连续的=个极值点组成一极值点波形，并判断所述滑动时间窗内是否包含满足跌倒条件 的极值点波形；其中，若所述极值点波形的左边幅值Hi大于第一预设幅值TH1、所述极值点 波形的右边幅值&大于第二预设幅值TH2、所述左边幅值Hi和右边幅值H2的平均值大于第 =预设幅值THs且所述连续=个极值点中第一个极值点与最后一个极值点之间的时间间隔 Ti3小于第一预设时间阔值TH4,则判定所述极值点波形为满足跌倒条件的波形；
[0025] 方差计算步骤，当所述滑动时间窗包含满足跌倒条件的极值点波形时，计算所述 满足跌倒条件的极值点波形前中后包括的多个数据点的波形方差，然后判断该波形方差是 否大于一第一预设方差阔值THs;及
[0026] 平稳区域计算步骤，在所述波形方差大于所述第一预设方差阔值1?时，计算满足 所述跌倒条件的极值点波形之后预设数量的数据点的最大值am。、和最小值amm、所述预设数 量的数据点的方差var(a)W及所述预设数量的数据点中的第一个数据点与最后一个数据 点之间的时间间隔Tl;根据所述计算得到的最大值am。,、最小值ami。、方差var(a)W及时间 间隔Tl判断是否检测到跌倒事件。
[0027] 优选地，所述另一实施例提供的跌倒检测方法还包括：跌倒报警步骤，在检测到跌 倒事件时，向预设的电子装置发出报警消息进行报警，所述报警消息包括穿戴式设备的当 前位置信息。
[0028] 优选地，所述另一实施例提供的跌倒检测方法中，所述判别轴选取步骤包括：
[0029] 从X轴输出的具有多个数据点的滑动时间窗中计算出一最大值axm。、及最小值 aXmi。，然后计算X轴幅值，该X轴幅值为所述最大值aXm。,与最小值axmi。之差；
[0030] 从y轴输出的具有多个数据点的滑动时间窗中计算出最大值aym。及最小值aymm， 然后计算y轴幅值，该y轴幅值为所述最大值aym。、与最小值aymi。之差；
[0031] 从Z轴输出的具有多个数据点的滑动时间窗中计算出一最大值azm。、^及最小值 aZmi。，然后计算Z轴幅值，该Z轴幅值为所述最大值aZmgx与最小值azmi。之差；
[0032] 从所述X轴幅值、y轴幅值W及Z轴幅值中找出最大的幅值，将所述最大的幅值对 应的轴确定且所述判别轴；其中：
[0033] 所述X轴、y轴、Z轴分别代表所述S维坐标系的S个轴向。
[0034] 优选地，所述另一实施例提供的跌倒检测方法中，所述极值点波形前中后包括的 多个数据点包括所述极值点波形之前多个数据点、所述极值点波形包括的所有数据点W及 所述极值点波形之后多个数据点；所述波形方差的计算公式如下：
[0036] 其中，所述X表示所述极值点波形前中后包括的多个数据点的平均值，n表示所述 极值点波形前中后包括的多个数据点的数量，XI、X2…X。表示各数据点对应的加速度值，S2 表示所述波形方差。
[0037] 所述另一实施例提供的跌倒检测方法中，若所述最大值am。、与最小值ami。之差小 于一预设差值THe、所述方差var(a)小于一第二预设方差阔值TH,且所述时间间隔T1小于 第二预设时间阔值THs时，则判断已检测到所述跌倒事件。
[0038] 与现有技术相比，本发明的穿戴式设备及应用于该穿戴式设备的跌倒检测方法分 别对加速度传感器感测到的实时=轴加速度数据通过=个阶段的判别。该=个阶段的判别 包括对极值点波形是否满足跌倒条件的判别、极值点波形前中后方差的判别、W及极值点 波形之后静止区域（平稳区域）的数据进行判别，从而使得跌倒事件的检测更为精准且有 效地避免了误识别。
[0039]为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合 所附附图，作详细说明如下。
【附图说明】
[0040] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附 图作简单地介绍，应当理解，W下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对 范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，