专利名称：基于几何代数的老人跌倒状态识别系统的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及一种基于几何代数的老人跌倒状态识别系统，属于信号处理与模式识别技术领域。
背景技术：
21世纪刚刚拉开帷幕，老龄化浪潮已经席卷全球，当今社会更是被称为“银发时代”。人口的老龄化是一种全球性的发展趋势，中国也是如此。根据中国人口信息研究中心的调查统计，2000年中国60岁以上人口比例为10.31%，65岁以上人口占总人口的比例为
7.17%,根据联合国的调查预测，2030年中国65岁及以上高龄人口将占总人口的15.7%。另夕卜，随着社会经济的发展，居住方式的变化，家庭结构的小型化，以及人口流动的加速，子女数的减少，代际居住的分离倾向，人口预期寿命的延长，空巢家庭将成为我国老年人家庭的主要形式，预期到了 2030年空巢老年人家庭的比例将达到90%，届时我国老年人家庭将空巢化。在越来越多的老年空巢家庭当中，很多老人随着年龄的增加，人体解剖组织结构和生理代谢发生一系列变化，机体功能衰退，应变能力减退，常常会造成老年人的意外跌倒事故。很多疾病也会引起老人的跌倒。因此，解决“空巢家庭”中老年人的跌倒检测问题将日趋突出。在现有方法中，跌倒检测，以加速度检测为主，配合倾角检测、足底压力检测等实现跌倒状态数据采集。配合支持向量机(SVM)等分类器实现跌倒状态识别。国内外现有老人跌倒检测研究中，一般采用三轴加速度传感器，实现三维加速度信息的采集。现有方法中，均是对单维信号独 立处理，识别跌倒状态，这种方式割裂了三维信号之间物理的相关性，并割裂了三维整体信号与跌倒行为之间的相关性。 发明内容本实用新型的目的在于提供一种结构合理，有效识别老人跌倒状态，区分跌倒与非跌倒运动状态，并能够识别跌倒姿势，为跌倒伤害严重程度的智能判别提供基础的基于几何代数的老人跌倒状态识别系统。本实用新型的技术解决方案是:一种基于几何代数的老人跌倒状态识别系统，其特征是:包括装于老人腰间的三轴加速度传感器，三轴加速度传感器与对三轴加速度传感器输出的三通道加速度信号进行建模、对老人的跌倒及非跌倒行为状态进行统计构建样本集、构建单自由度神经元及求集、进而识别跌倒状态的单片机通过无线方式连接。本实用新型结构合理，可有效识别老人跌倒状态，区分跌倒与非跌倒运动状态，并能够识别跌倒姿势，为跌倒伤害严重程度的智能判别提供基础。智能性强、识别率高、运算速度快。
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以下结合附图和实施例对本实用新型作进一步说明。图1、图2、图3、图4分别是采集的老人在右、绊倒、躺下、后仰状态下的数据。图中数据采用三轴加速度传感器采集，横坐标为采集系统的采样点数，纵坐标为三轴加速度传感器输出电压幅值。三轴加速度传感器的三通道输出分别采用不同颜色在图中标出。三轴加速度传感器置于老人腰间。与人体垂直的轴定义为Z轴，与人体俯仰方向平行的轴定义为X轴，与人体侧倒方向平行的定义为Y轴。图5为基于Clifford几何代数的老人跌倒状态识别流程图。图6欧氏空间单自由度神经元区域示意图。图7欧氏空间单自由度神经元群的覆盖示意图。图8是绊倒样品到4类神经元的最短距离示意图。图9是后仰样本到4类神经元的最短距离示意图。图10是坐下样本到4类神经元的最短距离示意图。图11是本实用新型一个实施例的结构示意图.具体实施方式
一种基于几何代数的老人跌倒状态识别系统，包括装于老人腰间的三轴加速度传感器1，三轴加速度传感器与对三轴加速度传感器输出的三通道加速度信号进行建模、对老人的跌倒及非跌倒行为状态进行统计构建样本集、构建单自由度神经元及求集、进而识别跌倒状态的单片机2通过无线网络3连接。三轴跌倒加速度数据采集采用3通道加速度传感器检测人体跌倒过程的信号(传感器置于老人腰部)，采样频率为240Hz，为了分析各类跌倒状态，实验过程模拟了 “绊倒”、“后仰”、“右摔”、“左摔”、“直接躺下”、“跳跃”、“转圈”、“快速地坐下”，“安地静坐下”，“顺墙而滑”、“小跑”、“正常走”、“正面朝下跌倒”、“慢步走”等14种状态。对典型的跌倒姿态且经常发生的绊倒姿态、右摔姿态、后仰姿态及躺下姿态数据(三通道，X，Y和Z轴向)如图1、图2、图3、图4所示。很明显，从跌倒数据上分析，每类跌倒姿态的样本数据在跌倒瞬间表征的差异较大，另外在跌倒时间段内，三正交轴在的跌倒数据相互之间的空间向量关系的信息其实表征了人体在跌倒瞬间的落地姿势，对于判断跌倒风险的高低是很重要的信息，因此本实用新型提出能描述各通道间向量关系的Clifford几何代数对跌倒数据进行建模与特征分析，将三通道数据在Clifford几何代数域下作为整体处理(通过构建为超复数实现整体处理)，既包含了三通道间的物理联系，又包含了三通道整体信息与老人跌倒状态之间的联系OClifford几何代数的特征分析与识别方法Clifford几何代数基本框架Clifford几何代数在Grasssmann代数基础上发展的,并且在科学计算，图像分析等方面有较为广泛的应用。定义在实向量空间Rn上的Cl if ford几何代数，记作G (Rn)，或Gn0 Cl if ford几何代数上一个重要的概念就是几何积(Geometric Product),对于给定的一
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权利要求1.一种基于几何代数的老人跌倒状态识别系统，其特征是:包括装于老人腰间的三轴加速度传感器，三轴加速度传感器与 单片机通过无线方式连接。
专利摘要本实用新型公开了一种基于几何代数的老人跌倒状态识别系统，包括装于老人腰间的三轴加速度传感器，三轴加速度传感器与对三轴加速度传感器输出的三通道加速度信号进行建模、对老人的跌倒及非跌倒行为状态进行统计构建样本集、构建单自由度神经元及求集、进而识别跌倒状态的单片机通过无线方式连接。本实用新型结构合理，可有效识别老人跌倒状态，区分跌倒与非跌倒运动状态，并能够识别跌倒姿势，为跌倒伤害严重程度的智能判别提供基础。智能性强、识别率高、运算速度快。
文档编号G06K9/00GK203149599SQ20132009392
公开日2013年8月21日 申请日期2013年3月1日 优先权日2013年3月1日
发明者华亮, 顾菊平, 丁立军, 张新松, 羌予践, 邱爱兵, 俞钶安, 刘雨晴, 赵振东, 张齐 申请人:南通大学