一种基于移动终端的跌倒检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于移动终端的跌倒检测方法，包含如下步骤：检测合加速度SVM1，判断合加速度SVM1是否超过了设定失重阈值Amin；当SVM1<Amin时，检测合成方向信号Ω1，判断该方向信号Ω1是否超过设定倾斜角度阈值Ωmin；当Ω1<Ωmin，检测合角速度ω，判断该合角速度ω是否超过设定角速度阈值ωmin；当ω>ωmin，检测合加速度SVM2；在设定检测时间t1内，当该合加速度SVM2>设定撞击加速度阈值Amax时，检测合成方向信号Ω2，判断该方向信号Ω2是否超过设定的人体跌倒倾斜度阈值Ωmax；当Ω2<Ωmax，说明人已跌倒；将判断为人体跌倒的信号处理形成语音提示信号、图像显示信号。本发明参考人体跌倒过程中特征加速度，人体倾斜状态，角速度等，使用手机中内置的传感器获取需要的参数，分析判断人体是否跌倒。
【专利说明】一种基于移动终端的跌倒检测方法【技术领域】
[0001]本发明涉及识别人体跌倒状况，具体涉及一种基于移动终端的跌倒检测方法。
【背景技术】
[0002]随着我国人口老龄化逐步上升，社会空巢老人越来越多。而老年人体质较弱，常常会意外跌倒，跌倒本身已经对老年人造成极大伤害，而不及时地抢救更会对老年人带来致命的危险。因此，各种有效识别人体跌倒状况，并及时报警的方法，对社会有重大意义。其中分别包含:基于视频分析技术，通过对人体进行实时监控和分析，判断人体是否跌倒；基于声频信号分析技术，跌倒状况通过分析人撞击地面时的频率来判断等多种判断方法。
[0003]随着智能手机成为人民随身携带设备之一，基于智能手机实现识别人体跌倒状况，成为一种更加便捷、有效的方法，能很好地减少老年人跌倒后不能得到及时救助带来的伤害。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于提供一种基于移动终端的跌倒检测方法。人的日常运动行为主要包括步行，起立，坐下，跑步等。步行和起立时没有失重特征，坐下时加速度传感器的合加速度远远小于撞击时的加速度，跑步时身体倾斜角度变化不太且没有角速度。因此上述这些特征能很好地将人体跌倒和日常其它运动行为区分出来。本发明通过使用内置在智能移动终端的各类传感器来检测人体是否跌倒，并通过移动终端触摸显示器确认是否判断正确，同时能够通过移 动终端中的GPS模块定位跌倒人所在位置，并通过短信、电话进行求助；能够快速有效的避免由于跌倒后不能得到及时救助带来的人体伤害。
[0005]为了达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现:
一种基于移动终端的跌倒检测方法，其特点是，该方法包含如下步骤:
步骤SI，检测合加速度SVMl，判断该合加速度SVMl是否超过了设定的失重阈值Amin ；当SVMKAmin时，执行步骤S2。
[0006]步骤S2，检测合成方向信号Ω 1，判断该方向信号Ω I是否超过设定的人体与地面的倾斜角度阈值Ωη?η,当Ω 1〈 Ω min,执行步骤3。
[0007]步骤S3，检测合角速度ω，判断该合角速度ω是否超过设定的角速度阈值ωη?η ；当ω>ωη?η,执行步骤S4。
[0008]步骤S4，检测合加速度SVM2，在设定的检测时间tl内，当该合加速度SVM2超过设定的撞击加速度阈值Amax时,执行步骤5。
[0009]步骤S5，检测合成方向信号Ω2，并判断该方向信号Ω2是否超过设定的人体跌倒倾斜度阈值Qmax ;当Q2〈Qmax,说明人已跌倒,执行步骤S6。
[0010]步骤S6，将判断为人体跌倒的信号处理分别形成语音提示信号、图像显示信号。
[0011]上述基于移动终端的跌倒检测方法，其特点是，上述步骤SI具体执行如下:三轴加速度传感器检测合加速度SVMl，并将检测到的结果传输至CPU，上述的CPU判断该合加速度SVMl是否超过了设定的失重阈值Amin ;当合加速度SVMl未超过该失重阈值Amin时，执行步骤S2 ;否则上述的三轴加速度传感器重新检测合加速度SVMl。
[0012]上述基于移动终端的跌倒检测方法，其特点是，上述步骤S2，上述的CPU启动上述的三轴加速度传感器与磁力传感器分别获取检测信号并传输至上述的CPU，该CPU将上述两个传感器获取的检测信号合成方向信号Ω1，并判断该方向信号Ω1是否超过设定的人体与地面的倾斜角度阈值Ωη?η,当Ω 1〈 Ωmin,执行步骤3 ;当Ω1≥Ωη?η时,跳转至步骤SI。
[0013]上述基于移动终端的跌倒检测方法，其特点是，上述步骤S3，上述的CPU启动陀螺仪传感器检测合角速度《，并将该合角速度ω传输至上述的CPU，该CPU判断该合角速度ω是否超过设定的角速度阈值ωη?η;当ω > comin,执行步骤S4 ;否则跳转至步骤SI。
[0014]上述基于移动终端的跌倒检测方法，其特点是，上述步骤S4，上述的CPU启动上述的三轴加速度传感器检测合加速度SVM2，在该CPU设定的检测时间tl内，当该合加速度SVM2>设定的撞击加速度阈值Amax时，执行步骤5 ;否则跳转至步骤SI。
[0015]上述基于移动终端的跌倒检测方法，其特点是，上述步骤S5，上述的CPU再次启动上述的三轴加速度传感器、磁力传感器分别进行检测，该CPU将上述两个检测信号处理合成方向信号Ω2，并判断该方向信号Ω 2是否超过设定的人体跌倒倾斜度阈值Qmax;当Ω2〈 Qmax,说明人已跌倒,执行步骤S6 ;否则跳转至步骤SI。
[0016]上述基于移动终端的跌倒检测方法，其特点是，上述步骤S6，上述的CPU将判断为人体跌倒的信号处理分别形成语音提示信号、图像显示信号，并分别传输至喇叭、移动终端触摸显示器。
[0017]上述基于移动终端的跌倒检测方法，其特点是，在移动终端休眠时，上述的CPU启动距离传感器检测移动终端前方是否有障碍物；当上述的距离传感器检测到障碍物信号时，判断为人体携带该移动终端，则将该信号传输至该CPU，使得该CPU启动上述的三轴加速度传感器进行上述的步骤Si;当该距离传感器未检测到障碍物信号时，判断移动终端与人体分离，无需启动该三轴加速度传感器。
[0018]上述基于移动终端的跌倒检测方法，其特点是，在移动终端处于启动或运行状态时，上述的三轴加速度传感器自动开始进行检测合加速度SVMl。
[0019]上述基于移动终端的跌倒检测方法，其特点是，上述的步骤S6还包含如下步骤: 步骤S6.1，在设定的响应时间t2内，上述的移动终端触摸显示器未向上述的CPU传输
确认该信息为误报时，该CPU启动GPS模块进行人体定位，该CPU接收上述的GPS模块的定位信号至并通过短信或电话进行求助；
步骤S6.2，在设定的响应时间t2内，该移动终端触摸显示器向该CPU传输确认该信息为误报时，结束本次操作。
[0020]本发明与现有技术相比具有以下优点:
1、通过分析人体跌倒过程中运动变化状态的特征，并找出这些特征与日常生活运动特征的区别。在本发明中主要参考的特征为加速度，人体倾斜状态，角速度等。
[0021]2、根据前面的分析，分别使用手机中内置的传感器获取需要的参数，并分析是否和跌倒的状况相符合。
[0022]3、最终判断是否跌倒，如果跌倒，则通过GPS定位信息，并把信息通过手机发给事先指定的人员，等待求救。
【专利附图】
【附图说明】
[0023]图1为本发明一种基于移动终端的跌倒检测方法的整体流程图。
[0024]图2为本发明一种基于移动终端的跌倒检测方法的系统结构示意图。
【具体实施方式】
[0025]以下结合附图，通过详细说明一个较佳的具体实施例，对本发明做进一步阐述。
[0026]如图2所示，基于移动终端的跌倒检测系统包含:CPU 10，及与其连接的三轴加速度传感器20、陀螺仪传感器30、距离传感器40、磁力传感器50、GPS模块60、喇叭70及移动终端触摸显示器80。CPU 10分别与上述模块进行双向通讯。该检测系统内置于智能移动终端。
[0027]在实际生活中，人们一般将手机放置于裤子或者外衣两侧的口袋中，接近于腰间，能够很好的反应出人体的运动状态，本发明默认手机的位置放于该位置。
[0028]人体常见的跌倒方式有四种，分别是前向跌倒，后向跌倒，左侧跌倒，右侧跌倒。在这几种跌倒方式中，会有几个重要的特征:失重、人体会从直立到倾斜直至与地面接近平行、撞击地面。本发明即根据如上几个特征，通过上述设置在智能移动终端中的跌倒检测系统实现对人体跌倒检测。 [0029]如图1所示，一种基于移动终端的跌倒检测方法，该方法包含如下步骤:
步骤SI，三轴加速度传感器20检测合加速度SVMl，并将检测到的结果传输至CPU 10，上述的CPU 10判断该合加速度SVMl是否超过了设定的失重阈值Amin ;当合加速度SVMl未超过该失重阈值Amin时，执行步骤S2 ;否则上述的三轴加速度传感器20重新检测合加速度 SVMl。
[0030]本实施例中，设定失重阈值Amin=0.4g (g为重力加速度)。
[0031]移动终端在正常情况下，三轴加速度传感器20检测到的合加速度接近于重力加速度g ;在跌倒的过程中，人体会出现失重现象。则在跌倒过程中，三轴加速度传感器20检测到的合加速度明显小于重力加速度g。其中，合加速度的算法如下:
【权利要求】
1.一种基于移动终端的跌倒检测方法，其特征在于，该方法包含如下步骤: 步骤SI，检测合加速度SVMl，判断该合加速度SVMl是否超过了设定的失重阈值Amin ；当SVMKAmin时，执行步骤S2 ； 步骤S2，检测合成方向信号Ω1，判断该方向信号Ω I是否超过设定的人体与地面的倾斜角度阈值Ωη?η,当Ω 1〈 Ω min,执行步骤3 ; 步骤S3，检测合角速度ω，判断该合角速度ω是否超过设定的角速度阈值ωη?η;当ω > ωπι?η,执行步骤S4 ； 步骤S4，检测合加速度SVM2，在设定的检测时间tl内，当该合加速度SVM2超过设定的撞击加速度阈值Amax时，执行步骤5 ； 步骤S5，检测合成方向信号Ω2，并判断该方向信号Ω 2是否超过设定的人体跌倒倾斜度阈值Qmax;当Q2〈Qmax,说明人已跌倒,执行步骤S6 ; 步骤S6，将判断为人体跌倒的信号处理分别形成语音提示信号、图像显示信号。
2.如权利要求1所述的基于移动终端的跌倒检测方法，其特征在于，所述的步骤SI具体执行如下: 三轴加速度传感器(20)检测合加速度SVMl，并将检测到的结果传输至CPU (10)，所述的CPU (10)判断该合加速度SVMl是否超过了设定的失重阈值Amin ;当合加速度SVMl未超过该失重阈值Amin时，执行步骤S2;否则所述的三轴加速度传感器(20)重新检测合加速度 SVMl。
3.如权利要求2所述的基于移动终端的跌倒检测方法，其特征在于，所述的步骤S2具体执行如下: 所述的CPU (10)启动所述的三轴加速度传感器(20)与磁力传感器(50)分别获取检测信号并传输至所述的CPU (10)，该CPU (10)将上述两个传感器获取的检测信号合成方向信号Ω1，并判断该方向信号Ω I是否超过设定的人体与地面的倾斜角度阈值Ωπ?η，当Ω 1〈 Ωη?η,执行步骤3 ;当Ω1> Ωmin时,跳转至步骤SI。
4.如权利要求3所述的基于移动终端的跌倒检测方法，其特征在于，所述的步骤S3具体执行如下: 所述的CPU (10)启动陀螺仪传感器(30)检测合角速度ω，并将该合角速度ω传输至所述的CPU (10)，该CPU (10)判断该合角速度ω是否超过设定的角速度阈值ωπ?η ;当ω>ωπ?η，执行步骤S4 ;否则跳转至步骤SI。
5.如权利要求4所述的基于移动终端的跌倒检测方法，其特征在于，所述的步骤S4具体执行如下: 所述的CPU (10)启动所述的三轴加速度传感器(20)检测合加速度SVM2，在该CPU(IO)设定的检测时间tl内，当该合加速度SVM2>设定的撞击加速度阈值Amax时，执行步骤5 ；否则跳转至步骤SI。
6 .如权利要求5所述的基于移动终端的跌倒检测方法，其特征在于，所述的步骤S5具体执行如下: 所述的CPU (10)再次启动所述的三轴加速度传感器(20)、磁力传感器(50)分别进行检测，该CPU (10)将上述两个检测信号处理合成方向信号Ω 2，并判断该方向信号Ω2是否超过设定的人体跌倒倾斜度阈值Qmax ;当Q2〈Qmax,说明人已跌倒,执行步骤S6 ;否则跳转至步骤SI。
7.如权利要求6所述的基于移动终端的跌倒检测方法，其特征在于，所述的步骤S6具体执行如下: 步骤S6，所述的CPU (10)将判断为人体跌倒的信号处理分别形成语音提示信号、图像显示信号，并分别传输至喇叭(70)、移动终端触摸显示器(80)。
8.如权利要求1所述的基于移动终端的跌倒检测方法，其特征在于，在执行所述的步骤SI之前，当移动终端休眠时，所述的CPU (10)启动距离传感器(40)检测移动终端前方是否有障碍物；当所述的距离传感器(40)检测到障碍物信号时，判断为人体携带该移动终端，则将该信号传输至该CPU (10)，使得该CPU (10)启动所述的三轴加速度传感器(20)进行所述的步骤SI ;当该距离传感器(40)未检测到障碍物信号时，判断移动终端与人体分离，无需启动该三轴加速度传感器(20 )。
9.如权利要求1所述的基于移动终端的跌倒检测方法，其特征在于，在执行所述的步骤SI之前，在移动终端处于启动或运行状态时，所述的三轴加速度传感器(20)自动开始进行所述的步骤SI。
10.如权利要求7所述的基于移动终端的跌倒检测方法，其特征在于，所述的步骤S6还包含如下步骤: 步骤S6.1，在设定的响应时间t2内，所述的移动终端触摸显示器(80)未向所述的CPU(10)传输确认该信息为误报时，该CPU (10)启动GPS模块(60)进行人体定位，该CPU (10)接收所述的GPS模块(60)的定位信号至并通过短信或电话进行求助，结束本次操作； 步骤S6.2，在设定的响应时间t2内，该移动终端触摸显示器(80)向该CPU (10)传输确认该信息为误报时，结束本次操作。
【文档编号】A61B5/11GK104000596SQ201410235207
【公开日】2014年8月27日 申请日期:2014年5月29日 优先权日:2014年5月29日
【发明者】徐涵, 王涛 申请人:上海斐讯数据通信技术有限公司