基于传感器的摔倒检测与预警系统研究

"这篇论文是关于人体行为足力特征分析及其在摔倒检测中的应用研究，主要探讨了如何利用传感器技术来预防老年人摔倒。作者设计了一套集成传感器和Android设备的解决方案，通过无线网络实现摔倒检测和预警。研究分为两部分：一是足力特征的提取与数据采集系统的构建，二是足力特征分析与摔倒动作识别算法的设计。通过压力传感器收集足底压力数据，采用卷积神经网络和LSTM进行动作分类和时间序列预测，以提高摔倒识别的准确性。此研究结合了生物力学、机械设计、人工智能等多个领域的知识，对于助老防摔设备的研发具有重要意义，旨在减少老年人摔倒风险，保障其健康和安全，同时减轻医疗资源的压力。" 本文的研究主要关注于如何运用传感器技术监测老年人的摔倒情况，以提高他们的生活质量并减少因跌倒导致的健康问题。首先，作者设计了一个足力特征提取及数据采集系统，该系统通过分析足底压力的变化趋势和特征，定制了传感器的分布方式，确保能有效地捕捉到人体日常行为中的关键信息。选用适当的传感器，结合采集电路、信号调理电路和无线传输电路，将数据发送至蓝牙模块，然后通过上位机软件进行测试，验证系统的功能。 其次，论文深入探讨了足力特征与摔倒动作的识别算法。通过对压力传感器数据的处理，提取出关键的特征参数，以此判断是否存在摔倒的趋势。利用卷积神经网络（CNN）对包括站立、步行、跛行、蹲下、侧摔、前摔和后摔在内的七种常见动作进行分类识别。同时，将数据转化为时间序列样本，应用长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测，以提高识别的准确性和实时性。通过实验和评估指标对比，验证了算法的有效性。 研究的背景和目的是与航天医学的关联。在长期的太空飞行中，航天员会面临失重导致的生理功能变化，如肌肉萎缩和平衡障碍，这些问题与老年人的跌倒风险有相似之处。因此，开发防摔装备不仅可以帮助航天员的康复，也对解决老年人跌倒问题具有借鉴意义。这项工作在多学科交叉领域，如运动生物力学、机械设计、人工智能和人机交互等方面，都提供了有价值的理论和技术支持，对于预防和减少老年人跌倒事故，改善他们的生活质量，以及减轻医疗系统的负担具有深远的社会价值。