申请/专利权人：深圳市震有智联科技有限公司

申请日：2023-06-01

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN116631155B

主分类号：G08B21/04

分类号：G08B21/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2023.09.08#实质审查的生效;2023.08.22#公开

摘要：本发明公开了一种老人跌倒识别方法及自动呼救系统，涉及智能看护系统领域，包括传感器模块、数据提取模块、计算模块和自动呼救功能模块。传感器模块实时收集待观测老人的数据并传递给数据提取模块，数据提取模块从中提取三种数据：上体朝向数据、头部竖直方向速率数据和水平行走速率数据。计算模块根据这些数据计算评分函数S，并将其与预设阈值T进行对比，若超过则触发自动呼救功能模块发送求救信息。评分函数S的计算涉及参数α、β、γ和阈值T的计算通过对样本数据集进行统计计算得到的，样本数据集针对待观测老人情况实时更新。本发明具有精确度、准确度高的优点，能够及时有效地识别老人跌倒行为并自动触发救助。

主权项：1.一种老人跌倒识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据传感器数据实时计算待观测老人在滑动窗口时间Δt内上体朝向的最大变化量Δθ，单位为度，竖直方向的头部速率的最大变化量Δv，单位为ms，水平行走速率的最大变化量Δm，单位为ms；S2：计算评分函数S：S＝|Δθ|α+|Δv|β+|Δm|γ；并判断所述评分函数S是否超过预设阈值T，若超过，则触发待观测老人的呼救；其中，α、β、γ和T通过以下过程获取：S21：获取样本数据集，所述样本数据集包括多个老人的历史跌倒数据以及所述多个老人的基本信息，所述历史跌倒数据包括每次跌倒过程中在滑动窗口时间Δt内的上体朝向的最大变化量Δθi、竖直方向的头部速率的最大变化量Δvi、水平行走速率的最大变化量Δmi；所述基本信息包括所述多个老人的年龄以及健康状态评估因子，所述健康状态评估因子越大表示老人越健康；S22：计算αi＝|Δθi||Δθi|+|Δvi|+|Δmi|，对所有αi取均值后获得α；计算βi＝|Δvi||Δθi|+|Δvi|+|Δmi|，对所有βi取均值后获得β；计算γi＝|Δmi|Δθi+Δvi+Δmi，对所有γi取均值后获得γ；S23：将所述样本数据集内的数据Δθi、Δvi、Δmi代回已经确定好α、β和γ的评分函数S计算Si＝|Δθi|α+|Δvi|β+|Δmi|γ，对比所有Si获取最小值Sm；S24：设置阈值T＝Sm×η×aav×ψ×hhv；其中：a为待观测老人的年龄，av为样本数据集中的老人的平均年龄；h为待观测老人的健康状态评估因子，hv为样本数据集中的老人的健康状态评估因子的平均值；η、ψ为大于0的待定常数；S3：实时收集待观测老人的历史跌倒数据和基本信息，所述历史跌倒数据包括所述待观测老人每次跌倒过程中在滑动窗口时间Δt内的上体朝向的最大变化量Δθi、竖直方向的头部速率的最大变化量Δvi、水平行走速率的最大变化量Δmi；所述基本信息包括所述待观测老人的年龄以及健康状态评估因子，所述健康状态评估因子越大表示老人越健康；S4：将S3中的实时数据添加到现有的样本数据集中；S5：使用新的样本数据集采用S22～S24中的步骤更新阈值T以及评分函数S的计算方法；并使用更新后的阈值T以及评分函数S进行老人跌倒的识别。

全文数据：

权利要求：

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