[发明专利]一种基于大数据的真实环境下老人跌倒检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据的真实环境下老人跌倒检测方法，其特征在于该方法是基于大数据平台，利用可穿戴设备和物联网技术构建一个真实环境下老人跌倒检测系统，通过可穿戴设备采集老人真实环境下的日常行为数据，通过物联网技术将数据传送到大数据平台；具体步骤如下：

S1、可穿戴设备采集人体活动产生的三轴加速度数据并通过无线网络传输到大数据平台的中央处理系统，下一步执行步骤S2；

S2、中央处理系统对采集到的X、Y、Z三轴加速度数据进行特征提取并做归一化处理，下一步执行步骤S3；

S3、判断是否为预设阶段：

(1)、若是，则大数据平台为预设阶段，下一步跳转至步骤S8；

(2)、若不是，则大数据平台不在预设阶段，下一步执行步骤S4；

S4、利用分类器对步骤S2中提取的行为特征进行人体行为类的检测，下一步执行步骤S5；

S5、根据步骤S4检测出的行为类，中央处理系统将行为类数据库中的行为类与步骤S4检测出的行为类进行对比，判断此行为类是否在行为类数据库中：

(1)、若在，则执行步骤S6；

(2)、若不在，则跳转至步骤S7；

S6、中央处理系统将步骤S4检测出的行为类与行为类数据库中的跌倒行为类进行比较，判断此行为类是否为跌倒行为：

(1)、若是，则执行步骤S7；

(2)、若不是，则执行步骤S9；

S7、中央处理系统触发报警模块发出报警信号到外设报警设备，外设报警设备发出报警信号提醒老人的子女或者看护人员老人可能出现危险情况，下一步执行步骤S8；

S8、问询并确认行为类名称，并将行为类存储到行为类数据库中，下一步执行步骤S9；

S9、将提取到的样本特征添加到对应行为样本数据库中。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的真实环境下老人跌倒检测方法，其特征在于所述可穿戴设备是由传感器、无线传输模块和单片机集成。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的真实环境下老人跌倒检测方法，其特征在于所述传感器采用ADXL345传感器，无线传输模块采用无线传输模块CC1000。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的真实环境下老人跌倒检测方法，其特征在于所述步骤S2中对采集到的X、Y、Z三轴加速度数据进行特征提取具体为：根据采集到的数据分别从时域提取Y、Z两轴上的均值、低于25的分位值和低于75的分位值，在频域上基于Y轴上提取频谱最大频率、5Hz以下的频率分量值和5Hz以下频谱的峰值。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的真实环境下老人跌倒检测方法，其特征在于在Y、Z两轴上提取样本数据，即计算在Y、Z两轴上的加速度mag：

其中，A_y表示可穿戴传感器在Y轴上获取到的加速度值；A_z是指可穿戴传感器在Z轴上获取到的加速度值。

6.根据权利要求4或5所述的基于大数据的真实环境下老人跌倒检测方法，其特征在于在时间域上提取Y、Z两轴上的均值为：

其中，A_yi表示可穿戴传感器在Y轴上获取到的第i个加速度样本值；A_zi表示可穿戴传感器在Z轴上获取到的第i个加速样本度值；n是指可穿戴传感器在Y和Z上分别获取n个加速度样本值；

利用函数prctile()求出mag数据的25分位值p25和75分位值p75,同时分别计算出低于p25和低于p75的mag数据的平方和sumsq25和sumsq75。