基于多传感器融合的老人跌倒检测

• 作者: 欧国维 蒙山
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 老人 跌倒检测 欧拉角 卡尔曼滤波方程 姿态检测 活动强度
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 149-153
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 3837字
• 语种: 中文

摘要

老年人跌倒受伤的问题已经随着人口老龄化显得非常突出,目前主流的跌倒检测算法既不实用也不准确.为此提出一种新的基于加速度计、陀螺仪和磁力计的跌倒检测算法.把人的活动姿势分平躺姿态和非平躺姿态,并假设在跌倒后检测到躺卧姿势.检测算法分三步:四元数卡尔曼滤波,姿态识别,活动强度分析.通过安装在腰部的九轴传感器采集数据,通过四元数卡尔曼滤波器,使系统可以获得在地面坐标系统中人体姿态矢量.人体的姿态矢量包括欧拉角、四元数、加速度.欧拉角用于确定平躺姿态和非平躺姿态,四元数和加速度用来分析平躺时的活动强度.该算法具有计算量小、实时性好并且检测精度高、检测方便的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧国维	深圳大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
2	蒙山	深圳大学电子与信息工程学院	2	6	1.0	2.0