[实用新型]云服务实时摔倒检测系统

说明书

技术领域

本实用新型属于人体运动行为、状态等的监控和识别，具体涉及一种云服务实时摔倒检测系统。

背景技术

随着年龄的增长，人的新陈代谢变缓慢，反应迟钝，身体机能下降，很容易发生摔倒。根据统计，在65岁以上的老年人群中，每年有超过1/3的人都会经历摔倒，而近1/4的老年人在摔倒发生后一年内死亡。据不完全统计，在老年人意外死亡中，由于老年人发生摔倒而造成死亡的比例高达2/3，而在75岁以上老人中这个比例更是高达70％，对于女性老年人，因发生摔倒造成死亡的比例最高。因心血管等慢性疾病引起的缓慢性摔倒占到了60％，但相关的研究几乎为零。对于人体摔倒检测，一般分为基于视觉和基于穿戴式传感器两种，其中，采用视觉进行人体摔倒检测会严重受到外界环境影响，比如光照条件、背景、遮挡大小和摄像机质量等；另外，由于摄像机监测区域有限，被监测的老年人或者病人的活动范围会受到限制，在利用穿戴式传感器检测人体摔倒的研究中，一种是采用加速度计检测人体活动的加速度，通过设定阈值判断是否摔倒，这种方法很难区分摔倒与人们日常的剧烈活动，如跳、上下楼等。如CN201126620Y，CN101650869B都是采用一个三轴加速度计测得人体加速度，同时计算出了倾斜角度，前者通过设定加速度和角度阈值判断是否发生摔倒，难以区分快速行走和上下楼梯等剧烈动作，而后者则是判断人在摔倒过程受到冲击前后一段时间的角度关系判断是否发生摔倒，该方法要求人体摔倒过程出现明显冲击，难以识别老年人突然晕倒或者小幅度摔倒，而且，其角度是通过加速度计算得到，显然，当人体剧烈活动或者震动干扰时计算的倾斜角度会出现严重偏差，识别率会严重下降；另一种是通过穿戴式角度传感器检测人体躯干角度，设定角度阈值和时间阈值判断是否摔倒，该方法难以区分弯腰、平躺等正常行为动作。又例如，CN200941648Y和CN2909416Y通过传感器检测人体的倾斜程度来判断是否发生摔倒，很难区分弯腰、平躺等动作，另外，由于摔倒事件随机性强，且形式多样，因此，这种判断方法的误判率较高，而且很不稳定。

发明内容

本实用新型的目的是提供一种云服务实时摔倒检测系统，能准确检测被测人员的摔倒状况，并对其实时跟踪定位，还能提高摔倒监测的报警准确率，避免漏报警。

本实用新型所述的云服务实时摔倒检测系统，包括采集装置，与采集装置连接的移动终端，分别与采集装置、移动终端连接的中转装置，与中转装置连接的云服务平台，以及与云服务平台连接的监控终端；

所述采集装置包括控制器，分别与控制器连接的三轴加速度传感器、三轴陀螺仪、体温传感器、心率传感器、脉搏传感器、血压传感器、定位模块、通信模块以及存储模块。

所述采集装置安装在衣服上，其中：

所述心率传感器安装在衣服对应人体的胸部位置处；

所述体温传感器安装在衣服对应人体的腋下位置处；

所述血压传感器安装在衣服对应人体的手肘位置处；

所述脉搏传感器安装在衣服对应人体心脏位置处；

所述三轴加速度传感器、三轴陀螺仪分别安装在对应人体正胸腹前处。

所述采集装置戴在手腕上。

还包括视频采集装置，该视频采集终端分别与中转装置、移动终端连接。

所述采集装置还包括与控制器连接的压力传感器，该压力传感器安装在鞋内。

所述采集装置还包括与控制器连接的报警按钮，长按一下主动报警，快按两下表示误报警。

本实用新型具有以下优点：

(1)通过三轴重力加速度与三轴陀螺仪结合，能够判断出人体的所有姿态，再通过被测人员的人体生理参数变化值就能够准确地知道被测人员是否有摔倒行为，以及该摔倒行为是否为缓慢摔倒，避免了系统误报警和漏报警；

(2)通过采集装置、移动终端、中转装置形成一个稳定的数据通信模式(即三角数据交互的方式)，将监测对象的摔倒信息通过数据中转装置上传到云平台，实现对监测对象快速摔倒和缓慢情况的实时监测；该数据通信模式可以实现数据的分层处理、存储等功能，大大提高了数据的完整性和可靠性；

(3)有专门管理的云服务平台，用于医护工作和家庭使用；

(4)云服务平台具有学习功能，能够根据实际采集的数据动态调整各判断阈值，使判断更加准确；