[发明专利]一种基于红外线热成像的智能报警系统

说明书

技术领域

本发明涉及居家养老技术领域，尤其涉及一种基于红外线热成像的智 能报警系统。

背景技术

现有一种基于MMA7260加速度传感器的跌倒实时检测与报警系 统，用以实现老人跌倒后可以被及时发现并救助；系统采用嵌入式ARM CortexM3内核的STM32微处理器，搭载了GPRS无线通信 和GPS卫星定位模块；对跌倒和日常生活运动特征参数进行了研究分析， 提出了基于SVM阈值法的三次判别算法。

另外一种以STM32W108无线射频芯片为核心处理器，采用硬件滤波 的方法提取ECG信号中的QRS波实时分析心率，从而判断老人是否跌倒 的方案。

目前大多数心率检测技术采用的是光电透射测量法，原理上来说就是 手环与皮肤接触的传感器会发出一束光打在皮肤上，测量反射/透射的光。 因为血液对特定波长的光有吸收作用，每次心脏泵血时，该波长都会被大 量吸收，以此就可以确定心跳。不过缺点是耗电量大，同时会受环境光干 扰。所以，仅从心率检测一方面设计的老人摔倒报警系统存在的缺陷是误 判率较高。

仅采用三轴加速度的老人摔倒报警系统存在的问题主要是判定速度 慢，一般需要30秒，同样也存在一定的误判率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于红外 线热成像的智能报警系统，可以提高监测及判定速度，降低误判率。

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于红外线热成像的智能报警 系统，所述系统包括：

红外线热成像模块，用于通过红外线热成像仪采集人体摔倒的图像；

三轴加速度监测模块，用于获取人体三个方向的加速度数据；

心率监测模块，用于获取人体的心率数据；

主控制中心，通过特征匹配算法对所采集的图像进行匹配处理，并结 合所述加速度数据及心率数据判定人体是否处于摔倒状态；

报警模块，用于当主控制中心判定人体处于摔倒状态时发出警报。

优选地，所述系统还包括：

通讯模块，用于将报警信息发送给远程医护中心。

优选地，所述主控制中心包括：

计算模块，用于对图像的融合特征向量进行计算；

检测模块，用于根据所计算的融合特征向量进行检测，进行相似度匹 配；

判定模块，用于判定人体是否处于摔倒状态。

优选地，所述检测模块用于根据所计算的融合特征向量进行余弦相似 度检测，进行相似度匹配。

优选地，所述三轴加速度监测模块及心率监测模块集成于可穿戴设备 中。

在本发明实施例中，通过外红热成像、三轴加试度监测、心率监测检 测人体的摔倒状态，并发出警报，可以快速判定人体是否处于摔倒状态， 提高监测及判定速度，降低误判率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对 实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地， 下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员 来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附 图。

图1是本发明实施例的基于红外线热成像的智能报警系统的结构组成 示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进 行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例， 而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没 有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的 范围。

图1是本发明实施例的基于红外线热成像的智能报警系统的结构组成 示意图，如图1所示，该系统包括：

红外线热成像模块1，用于通过红外线热成像仪采集人体摔倒的图像；

三轴加速度监测模块2，用于获取人体三个方向的加速度数据；

心率监测模块3，用于获取人体的心率数据；

主控制中心4，通过特征匹配算法对所采集的图像进行匹配处理，并结 合所述加速度数据及心率数据判定人体是否处于摔倒状态；

报警模块5，用于当主控制中心判定人体处于摔倒状态时发出警报。

系统还包括：