[发明专利]一种跌倒检测算法

说明书

本发明提供了一种跌倒检测算法，包括以下步骤：将采集的每组数据进行预处理，去除误差值；计算每组数据的SVM值，并以时间窗的形式计算CV值；若每组数据的SVM值大于SVM阈值，且连续三个时间窗内CV值均大于CV阈值，且连续三个时间窗内角度均大于阈值角度，判断为跌倒。

技术领域

本发明涉及一种数据识别技术，特别是一种跌倒检测算法。

背景技术

在中国，意外伤害在老年人的常见死因中位居第四位，而跌倒是导致老年人严重伤害的主要原因。跌倒还会造成老年人伤残，心理阴影和家庭的经济负担等。因此，跌倒检测系统显得尤为重要，及时准确的检测并报警能够缩短救治时间，可以有效减少跌倒带来的意外伤害，减少老年人的心理负担，从而提升老年人的生活质量。

申请号为“201510399133.5”的专利公开了一种跌倒检测方法，包括离线训练和在线检测两个阶段。在离线训练阶段结合随机样本选择和随机分类属性选择来训练多个子分类器；在线跌倒检测阶段，基于多个子分类器的分类结果给出最终判定结果。但是经过数据的梳理，该申请中单一属性的阈值判断很难准确的判断跌倒行为。

发明内容

本发明的目的在于提供一种跌倒检测算法。

实现本发明目的的技术方案为：一种跌倒检测算法，包括以下步骤：

将采集的每组数据进行预处理，去除误差值；

计算每组数据的SVM值，并以时间窗的形式计算CV值；

若每组数据的SVM值大于SVM阈值，且连续三个时间窗内CV值均大于CV阈值，且连续三个时间窗内角度均大于阈值角度，判断为跌倒。

进一步地，其中a_x、a_y、a_z分别为三个方向的加速度。

进一步地，一个时间窗内的CV值计算方式如下：

其中，SD为一个时间窗内的合加速度的标准差。

进一步地，一个时间窗内的角度W计算方法如下：

其中，w_x、w_y分别为两个方向角度。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：本发明设计了一种基于合加速度、加速度离散程度、角度变化的多级判断算法，判断更准确。

下面结合说明书附图对本发明作进一步描述。

附图说明

图1为本发明方法流程示意图。

具体实施方式

在判断跌倒之前，进行数据采样，本实施例选取不同体型的志愿者携带传感器模拟老年人跌倒过程，传感器采集到各类日常行为过程中的三轴加速度和两个方向的角度。为了避免单一实验带来的误差，我们每种日常行为做了100组数据统计，跌倒行为做了300组数据统计，将老年人日常活动和跌倒行为分为以下几种