基于机器视觉的老年人跌倒检测与报警系统
基于加速度传感器的老人跌倒检测系统设计
高级操作系统期末论文题目基于加速度传感器的老人跌倒检测报警系统基于加速度传感器的老人跌倒检测报警系统摘要：在社会逐渐走向老龄化的今天，独自生活的老年人的行动安全已经成为社会的重要问题。
以前大多数的报警系统多采用按键式的报警方式，实际上，来年人摔倒时，常常失去自我意识，所以单纯依靠老年人摔倒后主动触发报警具备一定的风险。
随着开源的Android平台移动终端操作系统的推出，这一系统具备广泛的兼容性，为了减少老年人因跌倒造成的身心伤害，利用当前android 手机集成的加速度传感器进行人体跌倒的检测，当检测到人体发生跌倒时对老人当前的位置进行定位并调用SMS将摔倒的信息和位置信息发送到预先设置的紧急联系人手机，可以提高老年人摔倒报警的准确性。
关键词：加速度传感器;跌到检测;定位;SMSAbstract:Today, gradually aging society, the elderly living alone safety has become an important problem of social action. Before most of the alarm system use touch-tone phones more alarm way, in fact, when people fall next year, often lose consciousness, so rely on initiative to trigger the alarm after the elderly fall have a certain risk. As open-source Android platform of mobile terminal operating system, the introduction of the system have a wide range of compatibility, in order to reduce the physical and mental damage caused by the fall in the elderly, using the current Android integration acceleration sensor falls for human detection, when the detected human body fall occurs on the current position of the old man to locate and invoke the SMS will fall information and location information sent to the preset emergency contact phone, can improve the accuracy of the elderly fall alarm.Keywords：acceleration sensor; detect; location;SMS1前言1.1 研究背景及意义随着我国人口老龄化的趋势，如何照看老年人成为社会各界关注的问题。
基于激光雷达的老人跌倒检测及预警处理系统
基于激光雷达的老人跌倒检测及预警处理系统
左嘉成;张钦超;覃志松
【期刊名称】《电子制作》
【年(卷),期】2022(30)23
【摘要】近年来,老人发生意外伤害的概率在逐渐增加。
据世界卫生组织发布的报告,全球每年有30多万人死于跌倒,其中60岁以上的人占一半以上。
在老人跌倒的事故中,在家里跌倒的占比更是超过51.5%。
老年人跌倒后并发症发生率高,严重程度大,由于没有及时联络上家人导致错过最佳救治时间的情况时有发生。
并且由于传统观念的影响,老人对自己的隐私又十分重视,因此,设计一款在保障老人隐私安全的前提下,能够自动监测老人跌倒,帮助独居老人在紧急情况下迅速联系到家人的系统十分有必要。
本文介绍一种通过激光雷达探测老人的位置和状态的点云信息,来判断老人是否跌倒,既保障老人安全隐私,又能够在发生意外的情况下及时通知家属的跌倒检测系统。
【总页数】4页(P7-10)
【作者】左嘉成;张钦超;覃志松
【作者单位】桂林电子科技大学
【正文语种】中文
【中图分类】R47
【相关文献】
1.基于可穿戴方式老人跌倒预警系统的设计
2.基于ADXL345倾角传感器的老人防跌倒检测与报警系统
3.基于Lasso-LGB的老人跌倒检测算法研究
4.基于Kinect V2的老人跌倒检测系统设计
5.基于AlphaPose优化模型的老人跌倒行为检测算法
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基于计算机视觉和机器学习的步态模式识别来预测跌倒
1. 背景及研究问题步态识别已应用于老年人平地跌倒概率的预测、康复过程中的功能评估以及下肢运动功能障碍患者的训练。
区分与不同病理实体相关的看似相似的运动模式的步态对临床医生来说是一个挑战。
如何实现异常步态的自动识别和判断是临床实践中的重大挑战。
本研究的长期目标是利用人工智能（AI）和机器学习（ML）计算开发步态识别计算机视觉系统。
本研究旨在使用计算机视觉技术找到最佳的机器学习算法，并测量下肢的变量，以对健康人的步态模式进行分类。
本研究的目的是确定计算机视觉和机器学习(ML)计算在区分与平地跌倒相关的不同步态模式方面的可行性。
方法：使用Kinect运动系统在三项步行试验中捕获七名健康受试者的时空步态数据，包括正常步态、骨盆倾斜步态和膝关节过度伸展步态步行。
结论：这项研究表明，所提出的人工智能机器学习（ML）技术可用于设计步态生物识别系统和用于步态模式识别的机器视觉。
这种方法有可能用于远程评估老年患者，并帮助临床医生做出有关处置、随访和治疗的决策。
2. 参与者本研究招募了7 名健康受试者（年龄23 至29 岁），其中男性 3 例，女性 4 例。
没有受试者有任何神经或肌肉骨骼疾病史。
每个受试者在实验开始前都签署了知情同意书。
本研究中使用的设备包括Azure Kinect DK 集成摄像头、h/p/cosmos 跑步机和笔记本电脑。
实验过程中使用Azure Kinect DK集成摄像头进行拍摄并记录被试角度的关键点信息。
相机被放置在参与者的侧面，瞄准框架的中心轴。
参与者的整个身体被捕捉并记录。
参与者在步态任务期间被录制视频。
这些任务能够直观地检测 3 种步态模式的特征，包括正常步态(NG)、骨盆倾斜(PO) 步态（骨盆远足步态）和膝过度伸展(HK) 步态（躯干前倾步态）。
3. 实验过程实验开始前，参与者被指示执行 3 种步行步态，并允许在跑步机上练习 3 分钟。
在正式实验之前，每个受试者都进行了测试实验，包括练习3种指定步态（图1）来测试设备连接和系统设置。
基于计算机视觉的独居老人摔倒检测方法研究
基于计算机视觉的独居老人摔倒检测方法研究基于计算机视觉的独居老人摔倒检测方法研究摘要：随着我国老龄化进程的加快，越来越多的老年人选择独居，而独居老人摔倒成为一种常见的安全隐患。
针对这一问题，本文研究了基于计算机视觉的独居老人摔倒检测方法，通过对老人行为特征的提取和动作分析，为摔倒检测提供一种新的解决方案。
一、引言伴随着老龄化社会的到来，我国独居老人数量逐渐增加，而独居老人摔倒作为安全隐患成为关注的重点。
传统的摔倒报警装置主要依靠佩戴在老人身上的传感器或手动按钮，存在使用不便、误报率高等问题。
基于计算机视觉的独居老人摔倒检测方法可以通过分析老人行为特征和动作变化，实现自动的摔倒检测和即时的报警，为独居老人提供更有效的安全保障。
二、基于计算机视觉的独居老人摔倒检测方法1. 视频采集对于基于计算机视觉的摔倒检测方法，首先需要在独居老人的居住环境中安装摄像头进行视频采集。
采集到的视频将作为后续分析的数据源。
2. 前景提取通过对视频中的像素进行处理和分析，可以得到前景物体的像素分类结果，即前景提取。
这一步骤旨在过滤掉背景信息，使后续的动作分析更加准确。
3. 行为特征提取通过分析前景物体的运动轨迹、形状变化以及其他特征，可以提取出老人的行为特征。
对于摔倒检测而言，主要关注老人的姿态、身体倾斜度等特征。
4. 动作分类和分析基于行为特征提取的结果，可以建立相应的动作分类模型，将动作进行分类和分析。
通过对动作的时域和空间域特征进行综合分析，可以判断是否发生了摔倒事件。
5. 摔倒检测和报警一旦判断出发生了摔倒事件，可以通过连接互联网和智能手机等设备，实时向相关人员发送报警信息，提供帮助。
三、实验与结果我们在实际的独居老人居住环境中进行了一系列实验，以验证基于计算机视觉的摔倒检测方法的有效性。
通过大量的数据采集和分析，我们取得了以下主要结果：1. 行为特征提取准确性：通过对老人行为特征的提取，我们能够准确地获得姿态、倾斜度等关键信息，为后续的动作分类和分析提供了可靠的数据基础。
基于机器视觉的老年人摔倒检测系统
本实验通过脖子特征点下移量来判断老年人是 否存在摔倒的风险，并通过多组摔倒图像对摔倒检测 系统的可靠性进行测试。随机抽取实验中的 16 组摔 倒图像，如图 8 所示，实验结果如表 1 和表 2 所示。 检测结果表明，本文提出的摔倒检测系统可有效识别 是否摔倒，且具有一定的鲁棒性。
0-鼻子 1-脖子 2-右肩 3-右肘 4-右手掌 5-左肩 6-左肘 7-左手掌 8-右腰 9-右膝 10-右脚 11-左腰 12-左膝 13-左脚
14-右眼 15-左眼 16-右耳 17-左耳
图 5 人体关节特征点示意图
图 6 人体姿态识别示意图
本系统选取脖子特征点作为摔倒检测的参考点。 识别脖子特征点的坐标，并对比前后关键帧中脖子特 征点坐标的变化量。如果该变化量超过系统设置的阈 值 800 mm，则判断存在摔倒的可能，进入语义约束 程序。如式(4)所示，脖子特征点高度下移量△h 为连 续 N 帧图像相比初始帧图像特征点高度差的平均值。
基于机器视觉的老年人摔倒检测系统2019年第40卷第5期自动化与信息工程41表1摔倒实验1图像序号12345678下移量mm9259329279301708931931927是否摔倒是是是是是是是是表2摔倒实验2图像序号910111213141516下移量mm93110021005101016891712948951是否摔倒是是是是是是是是4结语本文研究了基于机器视觉的老年人摔倒检测系统通过摄像头检测场景中老人摔倒的可能性并结合场景语义信息对摔倒检测程序进行语义约束
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《传感器与检测技术》基于多传感器的老年人跌倒检测报警系统设计设计
《传感器与检测技术》跌倒检测器摘要：随着人口老龄化进程的加快，老年人监护和医疗问题正成为一个重大的社会问题。
老年人意外受伤害的首要原因就是跌倒，因此，研究助老产品——跌倒检测器，将大大改善老年人的健康品质，对构建和谐社会的意义重大。
本课题设计了一种基于多传感器的老年人跌倒检测报警系统，依托嵌入式单片机STM32F101R8T6，利用普通的加速度传感器，对人体的空间三个方向的加速度值进行采集，倾角传感器采集人体的前后和左右倾角值，并且脚底压力传感器感知脚部的压力值。
关键词：跌倒检测，多传感器，倾角传感器1 前言1.1 课题背景21世纪的来临，使全世界范围内人口老年化的进程加快，在这种全球趋势的情形下，中国也不例外，随着我国人口老年化进程的加剧，社会对这一群体的健康保障将承担越来越艰巨的责任。
年龄的增长，身体解剖组织结构和生理代谢发生变化，由于自身疾病或者外界的影响，老年人常会发生意外跌倒，有时候甚至是健康的老年人也会发生，据国外研究机构统计，约有的超过65岁的老人平均每年发生一次跌倒，且随着年纪的增加，概率也增加，而本身身体有病痛或者伤害的老人，就更容易发生意外的跌倒。
而跌倒次数巨大的背后，是由跌倒带来的辅助治疗所需消耗的高昂费用，以及照顾跌倒人群消耗的巨额社会资源，有研究表明，社会支付的医疗费用超过50万亿元，而付出的代价则为160-800万亿元人民币。
然而，跌倒造成的伤害不仅体现在身体的即时受伤，还体现在未得到及时的帮助而造成的所有后续恶劣影响。
所以，针对跌倒问题，除了做好事先防范工作之外，如安全教育等，还应该在发生跌倒时，最快的将受伤人员送往医院进行救治，所以发明一个能够实时监测到跌倒并通知医护人员救治的产品很重要。
1.2 国内外研究现状目前对老年人跌倒检测技术相关研究主要的研究成果是利用加速度传感器检测装置,监测在跌倒事件发生时人体各方向加速度值，利用阈值检测或者模式识别的方法，对老年人的身体姿势状态进行实时检测，算法判断到处于跌倒状态后，再利用远程无线报警系统进行报警，通知护理人员进行救治，实现老年人的远程监护。
基于智能感知的老年人跌倒监测与紧急救援系统设计
基于智能感知的老年人跌倒监测与紧急救援系统设计随着老龄化社会的到来，老年人的健康问题日益突出。
特别是老年人跌倒导致的意外事件频繁发生，给老人身体和心理带来了极大的伤害。
因此，如何提高老年人跌倒监测与紧急救援系统的效率和准确性，成为了亟待解决的问题。
基于智能感知技术的老年人跌倒监测与紧急救援系统设计，为老年人的安全提供了一种全新的解决方案。
一、智能感知技术的价值智能感知技术是指通过使用传感器、摄像机、声音识别等技术手段，对环境或人体进行物理感知、数据采集和分析，生成针对性的信息和反馈。
该技术的应用领域广泛，可以在老年人跌倒监测与紧急救援系统中发挥重要作用。
其次，智能感知技术可以对老年人的身体状态进行实时监测，如心率、血压、体温等指标的检测。
当老年人跌倒时，系统能够及时识别并触发紧急救援机制。
二、老年人跌倒监测与紧急救援系统的设计1. 硬件设施老年人跌倒监测与紧急救援系统的设计首先需要搭建一套完善的硬件设施。
其中包括传感器、摄像机、声音识别设备等物理设备，用于感知老年人的身体状态和环境变化。
传感器可以安装在老年人家中的关键位置，如卧室、客厅、厨房等地方。
摄像机可以通过设置合适的角度，实时监控老年人的活动轨迹和身体状况。
借助声音识别技术，系统可以通过分析老年人发出的声音来判断其是否发生了跌倒。
2. 数据采集与处理通过硬件设备的感知，系统可以实时采集到大量的数据。
为了提高系统的准确性和敏感度，这些数据需要经过必要的处理和分析。
首先，需要对传感器、摄像机和声音识别设备的数据进行整合和归纳，以降低数据的冗余和噪声。
然后，通过智能算法对数据进行分析和挖掘，提取跌倒事件的特征指标。
这些特征指标可以包括老年人的姿势偏差、步态异常、声音变化等。
基于这些特征指标，系统可以自动识别老年人的跌倒事件，并触发紧急救援机制。
3. 紧急救援机制老年人跌倒监测与紧急救援系统的设计还需要建立一个完善的紧急救援机制。
当系统检测到老年人发生跌倒事件后，会自动触发紧急救援流程。
老年人跌倒预防的智能化监测与预警系统
老年人跌倒预防的智能化监测与预警系统随着社会的老龄化进程加速，老年人的健康和安全问题日益受到关注。
跌倒是老年人常见的意外伤害之一，不仅会导致身体受伤，还可能引发一系列严重的并发症，甚至危及生命。
为了有效预防老年人跌倒，智能化监测与预警系统应运而生，为老年人的生活提供了更可靠的安全保障。
一、老年人跌倒的危害及常见原因老年人由于身体机能下降、平衡能力减弱、视力听力衰退等原因，跌倒的风险较高。
一旦跌倒，可能会造成骨折、颅脑损伤、软组织挫伤等伤害。
这些伤害不仅会给老年人带来身体上的痛苦，还会影响他们的日常生活能力和心理健康。
老年人跌倒的原因多种多样，常见的包括身体因素、环境因素和疾病因素。
身体因素如肌肉力量减弱、关节灵活性下降、步态不稳等；环境因素如地面湿滑、光线不足、家具摆放不合理等；疾病因素如高血压、糖尿病、帕金森病等导致的头晕、乏力、行动不便等。
二、智能化监测与预警系统的组成与工作原理智能化监测与预警系统通常由传感器、数据采集与传输模块、数据分析处理模块和预警模块等组成。
传感器是系统的感知单元，常见的有加速度传感器、压力传感器、陀螺仪等，可以实时监测老年人的运动状态和姿势变化。
这些传感器可以安装在老年人佩戴的手环、腰带、鞋子等物品上，或者嵌入到家庭环境中的家具、地板等部位。
数据采集与传输模块负责将传感器采集到的数据传输到数据分析处理模块。
这通常通过蓝牙、WiFi 等无线通信技术实现，确保数据的及时、准确传输。
数据分析处理模块是系统的核心部分，它运用先进的算法和模型对采集到的数据进行分析和处理，判断老年人是否存在跌倒的风险。
例如，通过分析老年人的运动速度、加速度、姿势角度等参数的变化，来预测跌倒的可能性。
预警模块在系统判断老年人可能跌倒时，会及时发出警报。
警报方式可以有多种，如声音警报、短信通知、手机 APP 推送等，以便及时通知家人、护理人员或相关救援机构采取措施。
三、智能化监测与预警系统在家庭中的应用在家庭环境中，智能化监测与预警系统可以为老年人提供全方位的保护。
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基于机器视觉的老年人跌倒检测与报警系统
随着人口老龄化的加剧，老年人的健康问题日益引起关注。
老年人跌倒是一种
常见但危险的情况，可能导致严重的身体伤害甚至生命危险。
为了及时发现老年人的跌倒情况并采取救援措施，基于机器视觉的老年人跌倒检测与报警系统应运而生。
机器视觉技术是一种模仿人眼视觉系统的技术，通过摄像头等设备获取图像或
视频，并通过图像处理、模式识别等算法分析图像中的信息。
在老年人跌倒检测与报警系统中，机器视觉技术可以通过分析老年人的姿势、动作等特征来判断是否发生了跌倒事件。
首先，系统需要通过摄像头实时获取老年人的图像或视频。
这些图像或视频可
以通过无线网络传输到后台服务器进行处理。
为了保护老年人的隐私，系统设计应该充分考虑到数据的安全性和隐私保护。
其次，系统需要对获取到的图像或视频进行处理。
图像处理算法可以用来提取
老年人的姿势、动作等特征。
例如，通过检测老年人的身体倾斜角度、脚步的位置和步态等信息，可以判断老年人是否处于跌倒的状态。
此外，还可以通过检测老年人的心率、呼吸等生理指标，进一步判断老年人是否需要紧急救助。
在跌倒事件发生后，系统需要及时发出报警信号。
报警信号可以通过手机应用
程序、短信、电话等方式发送给老年人的家人、护理人员或医疗机构。
同时，系统还可以通过语音提示或闪光灯等方式提醒老年人周围的人员，引起他们的注意并提供帮助。
除了跌倒检测与报警功能，基于机器视觉的老年人跌倒检测与报警系统还可以
具备其他辅助功能。
例如，系统可以通过分析老年人的步态和姿势，提供日常生活中的姿势纠正和行为建议。
此外，系统还可以通过人脸识别技术，识别老年人的身份并提供个性化的服务。
然而，基于机器视觉的老年人跌倒检测与报警系统还存在一些挑战和问题。
首先，系统的准确性和稳定性是关键。
由于老年人的姿势和动作可能受到多种因素的影响，如摄像头的位置、光线条件等，系统需要具备较高的鲁棒性，以确保检测结果的准确性。
其次，系统需要满足老年人的个性化需求。
不同老年人的身体状况和生活习惯可能存在差异，系统应该能够根据个体的需求进行定制化的设置。
最后，系统的成本和可用性也是需要考虑的因素。
系统的建设和维护成本应该合理，并且易于使用和操作。
综上所述，基于机器视觉的老年人跌倒检测与报警系统是一种有潜力的应用技术，可以帮助及时发现老年人的跌倒情况并采取救援措施。
然而，系统的准确性、个性化需求和成本可用性等问题仍然需要进一步研究和解决。
相信随着技术的不断发展和完善，这种系统将在未来得到广泛应用，为老年人的健康和安全保驾护航。