基于环境传感器的跌倒检测

简介: 在智能监控领域中,基于深度学习的跌倒检测算法已经成为热门的研究方向,具体是利用卷积神经网络检测人体关键点以提取姿态信息,作为获取跌倒动作特征的重要前提,但目标的多尺度问题、人体姿态多样性及复杂场景因素的干扰会产生姿态遮挡和丢失现象,不利于跌倒特征的提取,并且在对跌倒动作进行检测时容易受到相似行为的影响,这些问题给算法的研究增加了难度。

     基于环境传感器的方法主要是将加速度传感器、陀螺仪传感器、红外传感器等嵌入如地板、天花板、墙壁中,然后对收集到的传感器数据进行处理分析。Alwan 等人开发了基于地板振动的跌落探测器的工作原理和设计。人体坠落的检测是通过监测地板振动模式来估计的。其原理是基于地板的振动特征。人跌倒产生的地板振动特征不同于走路等正常活动。一个特殊的压电传感器被用在地板表面上。同时使用电池供电的预处理电路来分析振动模式[15]。Zigel 等人提出了一种基于地板振动和声音感知的跌落检测系统。从信号中提取时间和光谱特征,应用贝叶斯分类器对跌倒和非跌倒活动进行分类。在他们的研究中,使用一个模仿人类的洋娃娃来模拟摔倒,他们的系统检测到这种摔倒,摔倒检出率为 97.5%,错误检出率为 1.4%。Güttler 等人设计在浴室安装了一套红外光敏电阻,使用 Arduino  进行控制,通过检查人体对红外激光的遮挡来判断是否跌倒,该系统的优势在于它使用了光屏障而不是图像识别来识别摔倒的人,同时收集到的数据可以通过 XBee 模块和 Wi-Fi 的网关无线传输到服务器上。Haffner 等设计了一种用于老年人跌倒检测的新型电容测量系统,该系统由集成在地板上的一组平行导线组成。为了检测人的存在和姿势,测量包括自身和相互电容。电容式传感器放在地板覆盖物例如地毯上,而且足够稳定,使得地板的维护操作更容易,测量系统中涉及的所有电子设备都位于地板之外,因此不需要拆除地板来维护系统,给出了两个实验系统的典型测量结果:一个仪器室和一个可移动的演示装置,采用了三种基本的数据分离方法来区分跌倒和没有跌倒的情况。结果表明,这两种系统的验证率都达到了 90%。王召军等人设计了一种基于红外阵列传感器的人体行为识别系统。该系统通过检测环境中的温度分布和变化情况识别人体行为,不需要在老人身上佩戴任何设备,从采集到的温度分布信息中提取特征并采用 K最近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法实现了"走"、"坐"和"跌倒"3 种状态的识别。实验结果表明平均准确率可达到 95%,其中跌倒准确率为 97.5%,行走准确率高达 100%,坐下准确率为 92.5%。      

     基于环境的方法优点是不需要老人的佩戴,是一种非侵入性的检测方法,也能保障好老人的隐私。问题在于设置环境传感器的话,检测只能受限于固定的场地,与此同时配置一套环境检测系统,价格非常昂贵,如果环境较为复杂或者出现噪声干扰的话,会出现误报。


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