[发明专利]一种面向社区基于ZigBee的低功耗跌倒检测系统

说明书

本发明公开一种面向社区基于ZigBee的低功耗跌倒检测系统，包括：多个运动感知模块和服务器；其中，运动感知模块采用Zigbee和中断功能实现低功耗人体运动数据采集，并将采集的运动数据通过ZigBee网络传至集成了ZigBee汇聚节点的服务器，服务器进行卡尔曼滤波并通过kNN算法分析检测是否发生跌倒，一旦检测到跌倒系统自动报警。本发明在传输距离上面，很好的开阔了用户的活动范围；在获取和传输用户跌倒数据上面，采用了低功耗的设备和中断驱动的数据传输算法，很好解决了穿戴设备高能耗的问题；在跌倒数据处理和检测上，提高了检测识别跌倒的精度；在跌倒报警上面，能够及时的进行报警和通知。

技术领域

本发明属于电子信息领域，涉及一种面向社区基于ZigBee的低功耗跌倒检测系统。

背景技术

传统的基于3轴加速度计、陀螺仪的可穿戴跌倒技术，忽略了可穿戴设备的计算能力和电源受限的客观约束条件。于可穿戴设备的主处理单元在线实时检测3轴加速度计和陀螺仪，将读取的3轴加速度和角速度数据通过无线射频模块发送到接收端的计算设备，再由其进行跌倒检测。由于可穿戴设备中的主处理单元需要实时监测数据、射频单元需要实时发送数据，导致系统的功耗大。

此外，传统跌倒检测大都基于蓝牙技术，而蓝牙传输距离通常在10米左右，传输范围有限；此外，蓝牙通讯容易受到遮挡干扰，且通常采用点对点的通信方式，只能适用于个人或家庭用户，难以满足老年社区多用户实时检测的需要。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种面向社区基于Zigbee的低功耗跌倒检测系统。针对社区老年人跌倒检测的低功耗与准确性要求，设计了集成MPU6050和ZigBee的运动感知模块，并设计实现了中断驱动的低功耗三轴加速度、角速度数据采集与传输算法，并将人体运动数据通过ZigBee网络传输到服务器；其次，在服务器上设计实现了基于卡尔曼滤波和k-NN算法的跌倒检测报警模块，一旦检测到跌倒可通过打电话或短信等方式进行报警。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方法：

一种面向社区基于ZigBee的低功耗跌倒检测系统，包括：多个运动感知模块和服务器；其中，运动感知模块采用Zigbee和中断功能实现低功耗人体运动数据采集，并将采集的运动数据通过ZigBee网络传至集成了ZigBee汇聚节点的服务器，服务器进行卡尔曼滤波并通过kNN算法分析检测是否发生跌倒，一旦检测到跌倒系统自动报警。

本发明的有益效果是：在传输距离上面，很好的开阔了用户的活动范围；在获取和传输用户跌倒数据上面，采用了低功耗的设备和中断驱动的数据传输算法，很好解决了穿戴设备高能耗的问题；在跌倒数据处理和检测上，提高了检测识别跌倒的精度；在跌倒报警上面，能够及时的进行报警和通知。

附图说明

图1：人体运动数据采集传输流程图；

图2：基于笛卡尔坐标系的人体活动模型；

图3为本发明低功耗跌倒检测系统的结构示意图。

具体实施方式

如图3所示，本发明提供一种面向社区基于ZigBee的低功耗跌倒检测系统，包括：多个运动感知模块和服务器，运动感知模块采用Zigbee和中断功能实现低功耗人体运动数据采集，并将采集的运动数据通过ZigBee网络传至集成了ZigBee汇聚节点的服务器，服务器进行卡尔曼滤波并通过kNN算法分析检测是否发生跌倒，一旦检测到跌倒系统自动报警。

具体过程为：

步骤1.运动感知模块作为Zigbee终端节点，即数据采集节点，通过系统中断获取人体运动数据，该数据为产生中断前2秒和后2秒的数据；这样保证了低功耗的数据采集；