公开(公告)号：CN102800170A

公开(公告)日：2012-11-28

申请号：CN201210332824.X

申请日：2012-09-11

申请人： 重庆大学

发明人： 李正周 ,  缪鹏飞 ,  刘勇 ,  陈联涛 ,  刘国金 ,  高媛 ,  于帆

IPC分类号： G08B21/04

摘要： 本发明提出了一种基于多传感器的人体跌倒检测报警器。该跌倒检测报警器由腰间多传感器信息处理中心和足底压力传感器数据采集模块组成，处理中心初始化各功能模块后，采集三轴加速度传感器以及正交放置的两路倾角传感器数据，并通过Zigbee向足底模块发送压力数据请求；足底模块采集双脚对鞋底的压力值，再将其传输至处理中心；中心将三种传感器数据与SD卡中的历史数据结合并按照跌倒检测算法处理，给出跌倒报警信息，再将报警信息及佩戴者的GPS定位信息通过GPRS发送至亲属手机及救助中心，从而提供医疗救助。本发明的显著特点是：能够结合人体多种运动状态特征来综合判定跌倒，跌倒检测准确率高，同时提供远程报警，可以让老年人及时得到医疗救助。

公开(公告)号：CN103417219A

公开(公告)日：2013-12-04

申请号：CN201310410572.2

申请日：2013-09-11

申请人： 重庆大学

发明人： 李正周 ,  刘勇 ,  顾园山 ,  戴真 ,  陈联涛 ,  于帆 ,  高媛

IPC分类号： A61B5/11 ,  G06K9/66

摘要： 本发明提出了一种穿戴式人体跌倒检测装置，由嵌入式多传感器硬件和跌倒检测软件组成。嵌入式多传感器硬件利用加速度和倾角传感器测量人体姿态变化，由跌倒检测软件判断是否出现跌倒异常行为，当发生跌倒时，通过通用分组无线服务技术GPRS和全球定位信息GPS通知远端寻求医疗帮助。跌倒检测软件对测量的人体姿态信号滤波后，提取多个特征量；将这些特征量训练差异度AdaBoost-SVM集成算法的多个SVM参数和各SVM的加权系数，形成SVM集成分类器；最后将实时采集的数据输入跌倒检测软件进行检测。该装置嵌入的差异度AdaBoost-SVM分类器能在老年人外出发生紧急情况时提供帮助，具有广阔的市场前景和应用价值。