老年人跌倒检测系统的研究现状与发展趋势

阐述了老年人跌倒检测系统的研究现状,对视频式、环境式和穿戴式等现有的老年人跌倒检测系统的技术原理进行了总结。分析和讨论了模式识别法、阈值判断法等常用的人体跌倒识别算法的原理及其工作过程。结合当前老年人跌倒检测系统的优缺点,对老年人跌倒检测系统的发展趋势进行了展望,并认为穿戴式跌倒检测系统有更大的发展空间与市场前景。

基于足底压力信息的跌倒姿态聚类识别方法

为了进一步提高基于足底压力传感器的老年跌倒检测系统的识别率,以及准确地判断人体跌倒方向,提出了利用自组织映射神经网络(SOM)和足底压力传感信息对人体动作进行聚类分析的方法。为了验证SOM方法的识别效果,采取包含跌倒在内的13类常见动作的130个样本对训练好的SOM网络进行测试。测试结果表明,系统灵敏度、特异度及准确度分别为92.5%、93.3%、93.1%,其结果均优于常用的阈值法。综上,SOM方法对人体跌倒姿态识别具有较高的可靠性和准确度。

基于多传感融合的老年人跌倒检测系统

针对老龄化社会对老年人跌倒监测的现实需求,融合三轴加速度传感器、压力传感器与超声测距模块等多传感器信息,研制了便携式老年人跌倒监测系统。该系统以MSP430F149为控制器,通过ZigBee方式来实现监测系统与数据中心之间的通信。采取阈值判断算法来检测跌倒是否发生,并具有自动报警以及手动解除报警的功能。在系统的测试实验中,对于左倒、右倒、前倒、后倒、坐下、起跳和行走等7种人体运动姿态模式进行检测,正确率达99%。本系统的成功研制,可以为老年健康监测物联网提供功能支持,为发生跌倒的老年人得到及时的帮助。

空间轨迹追踪研究现状及发展趋势

文章从轨迹跟踪概念入手,介绍了空间轨迹跟踪技术应用领域,同时对基于传感器、网络、视频、光学检测方法的空间轨迹跟踪技术原理与研究进展进行了总结,对不同的方法进行了分析与讨论,最后对空间轨迹跟踪的发展趋势进行了展望。