基于Android平臺(tái)的老人跌倒檢測(cè)軟件

摘要：21世紀(jì)的中國(guó)將是一個(gè)不可逆轉(zhuǎn)的老齡社會(huì)，隨著社會(huì)的飛速發(fā)展，人口老齡化的趨勢(shì)逐年增加。伴隨而來(lái)老年人這一群體的明顯弱點(diǎn)也逐漸體現(xiàn)出來(lái)——易跌倒，正因?yàn)檫@個(gè)弱點(diǎn)，使得許多老年人不敢出行。因此，在手機(jī)上開發(fā)一項(xiàng)檢測(cè)老年人跌倒的軟件系統(tǒng)是必要的。本文研究和探討了在不同情況下發(fā)生跌倒時(shí)，利用加速度傳感器，在30秒內(nèi)判斷出是否發(fā)生跌倒，并且在發(fā)生跌倒后，軟件將會(huì)調(diào)用SMS的相關(guān)函數(shù)將發(fā)送短信息給該老人的監(jiān)護(hù)人。

關(guān)鍵詞：加速度傳感器；跌倒檢測(cè)；SMS

中圖分類號(hào)：TP274

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展及生活、醫(yī)療水平的提高，人們的壽命逐漸提高，老年人在人口中所占比例也逐漸上升。2000年我國(guó)60歲以上和65歲以上的人口占總?cè)丝诘谋壤謩e為10.31%和7.17%。2010年根據(jù)第六次人口普查數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)60歲以上人口約為1.78億，占總?cè)丝诘?3.26%，其中，65歲以上人口約占8.87%，分別較2000年的數(shù)據(jù)上升2.93和1.91個(gè)百分點(diǎn)，中國(guó)已經(jīng)步入老齡化社會(huì)[1]，而且有快速發(fā)展的趨勢(shì)。預(yù)計(jì)到本世紀(jì)中葉，60歲以上老年人將超過(guò)4億，約占總?cè)丝诘?5%[2]。

隨著老齡化的發(fā)展，老年人的健康問(wèn)題已經(jīng)成為當(dāng)前突出的問(wèn)題。由于老年人的認(rèn)知水平、平衡協(xié)調(diào)能力、視力、聽(tīng)力均有不同程度的下將，以及腦血管病、骨質(zhì)疏松等慢性疾病的增多，老年人發(fā)生跌倒事件的機(jī)會(huì)大大增多，形成明顯的群體特征—易跌倒，所產(chǎn)生的后果更加嚴(yán)重。跌倒所致外傷在老年人外傷中所占比例很大，大部分為軟組織損傷，骨折占5%，其中約25%的髖部骨折老年人在6個(gè)月內(nèi)死亡，另有5%為較嚴(yán)重的軟組織外傷，如關(guān)節(jié)積血、脫位等[3]。此外，跌倒還可引發(fā)中風(fēng)等疾病的發(fā)生。跌倒后的恐懼心理可以降低老年人的活動(dòng)能力，使其活動(dòng)范圍受限，生活質(zhì)量下降，故對(duì)老年人的身心健康造成極大的影響。統(tǒng)計(jì)顯示，在65歲以上的老年人群中，每年有約30%至少跌倒一次，且在85歲以上的老年人中，40%的跌倒事件可以導(dǎo)致死亡[4]。據(jù)WHO統(tǒng)計(jì)，2002年全球有近40萬(wàn)人死于跌倒，其中60歲以上者占50%以上，70歲以上者占40%[5]。目前，我國(guó)每年至少有2000萬(wàn)人發(fā)生一次或多次跌倒，由此造成的直接醫(yī)療費(fèi)用約50億元，與之相關(guān)的后續(xù)費(fèi)用高達(dá)160-800億元[6]，給家庭及社會(huì)造成了巨大的壓力。

老年人跌倒是生理、心理、社會(huì)、環(huán)境因素共同作用的結(jié)果，目前關(guān)于老年人跌倒危險(xiǎn)性尚無(wú)明確有效的檢測(cè)方法及評(píng)估方法，因此，早期發(fā)現(xiàn)并獲得相應(yīng)的治療，是降低傷殘率和死亡率的關(guān)鍵[7]。隨著我國(guó)老齡化的發(fā)展及受獨(dú)生子女政策的影響，“空巢老人”逐漸增多，而社區(qū)醫(yī)療發(fā)展不到位，很難及時(shí)發(fā)現(xiàn)老年人跌倒等意外傷害，更不能使老年人在跌倒的第一時(shí)間內(nèi)得到有效的救治，因此發(fā)展遠(yuǎn)程跌倒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有極為重要的意義。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及通信技術(shù)的發(fā)展，通過(guò)便攜式電子裝置對(duì)人體跌倒進(jìn)行檢測(cè)成為可能。目前，國(guó)外已有關(guān)于老年人遠(yuǎn)程跌倒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，如：A.Blake borough[8]設(shè)計(jì)的基于房間內(nèi)地板振動(dòng)檢測(cè)的跌倒檢測(cè)器。A.Six smith等[9]研制的基于紅外信號(hào)和圖像信息的檢測(cè)器。但是由于受成本、便攜性及應(yīng)用范圍的局限性的影響而使其應(yīng)用推廣受到限制。國(guó)內(nèi)尚無(wú)關(guān)于跌倒遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)的產(chǎn)品，但關(guān)于跌倒監(jiān)測(cè)算法和系統(tǒng)設(shè)計(jì)的研究較多，如：趙祥欣等[10]以三維加速度傳感器為基礎(chǔ)，采用了三維加速度傳感器MMA726O、處理器MSP430F149及通訊模塊的結(jié)構(gòu)組合方案，搭建了三維加速度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，提出了以SVM或SMA為特征量，以人體活動(dòng)、靜息狀態(tài)及姿態(tài)為輔助判據(jù)的算法，取得了90%以上的識(shí)別準(zhǔn)確率。謝開明等[11]設(shè)計(jì)的基于GPRS的跌倒檢測(cè)報(bào)警系統(tǒng)，在SMV閾值算法基礎(chǔ)上輔以傾角檢測(cè)，提高了算法的有效性，能更有效的區(qū)分日常生活及跌倒。

本文擬提出一種基于Android平臺(tái)的老年人跌倒檢測(cè)遠(yuǎn)程報(bào)警系統(tǒng)，在便攜性的基礎(chǔ)上，在老年人跌倒的第一時(shí)間發(fā)出訊息通知其監(jiān)護(hù)人。

1 跌倒檢測(cè)的相關(guān)技術(shù)分析

1.1 跌倒檢測(cè)分析

當(dāng)失去平衡而跌倒時(shí)，一般人的身體會(huì)發(fā)生向一個(gè)方向傾倒的狀態(tài)，從而不自主的失去平衡。發(fā)生跌倒時(shí)，身體會(huì)在瞬間向移動(dòng)方向傾倒，從而身體重心會(huì)產(chǎn)生一個(gè)較大的加速度值，以產(chǎn)生的加速度值來(lái)判斷老人是否跌倒。

1.2 坐標(biāo)分析

原始的坐標(biāo)系是二維的笛卡爾坐標(biāo)系，而三維笛卡爾坐標(biāo)系是在二維的基礎(chǔ)上根據(jù)右手定則增加第三維坐標(biāo)（Z軸）而形成的。若定義一個(gè)原點(diǎn)的位置（0，0，0）則坐標(biāo)系中任意一點(diǎn)A的位置都可以用（x，y，z）來(lái)表示。如圖1所示。

同時(shí)A點(diǎn)還可以用向量來(lái)表示，若A的向量為r，用i，j，k分別表示與x，y，z軸正方向平行的單位向量則r可以表示為：r=xi+yj+kz

1.3 Android加速度傳感器的工作原理

Android手機(jī)內(nèi)的加速度傳感器能夠檢測(cè)出移動(dòng)設(shè)備在三維空間中的加速度，傳回對(duì)應(yīng)的三個(gè)方向的參數(shù)數(shù)值，就能判斷物體的加速度及運(yùn)動(dòng)方式[9]。三個(gè)坐標(biāo)軸方向分別是：x軸正方向?yàn)槠叫杏谄聊挥善聊坏淖筮呏赶蛴疫?，y軸正方向?yàn)槠叫衅聊挥善聊坏南路街赶蛏戏剑瑉軸正方向?yàn)榇怪逼聊恢赶蚱聊煌?。如圖2所示。

需要特別注意的是要區(qū)分傳感器坐標(biāo)系中的加速度（即手機(jī)設(shè)備本身實(shí)際的加速度），而不是從加速度傳感器中讀取的加速度參數(shù)值。這兩者的區(qū)別在于是否將重力加速度計(jì)算其中，計(jì)算物體實(shí)際加速度需要考慮重力作用，但是加速度傳感器傳回的數(shù)值中只能反映設(shè)備本身外力所產(chǎn)生的加速度。

2 跌倒檢測(cè)相關(guān)算法

2.1 跌倒的閾值判斷

人在無(wú)意識(shí)的條件下由站立或平坐姿勢(shì)向躺倒姿勢(shì)的轉(zhuǎn)變，即為跌倒。在這一姿態(tài)轉(zhuǎn)變過(guò)程中，重力將是影響作用者一運(yùn)動(dòng)的主要因素。在跌倒過(guò)程中，人的加速度、速度和位移均發(fā)生了變化，通過(guò)傳感器傳回的數(shù)值可以對(duì)使用者的狀態(tài)進(jìn)行建模，以此來(lái)對(duì)使用者的身體姿態(tài)進(jìn)行分析。如圖3所示：

通過(guò)對(duì)姿態(tài)的分析能夠判斷能夠排除劇烈運(yùn)動(dòng)或一些其他正常活動(dòng)帶來(lái)的誤報(bào)情況，以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

2.2 跌倒算法實(shí)現(xiàn)

由于跌倒事件具有隨機(jī)性，故跌倒方向無(wú)法預(yù)知，所以不宜采用某一軸向的加速度數(shù)據(jù)區(qū)判斷跌倒事件的發(fā)生。跌倒算法采用了SMV閾值的跌倒檢測(cè)方法[12]，該方法的優(yōu)點(diǎn)在于忽略了加速度的空間方向，將空間加速度進(jìn)行矢量和運(yùn)算，將矢量和與閾值相比來(lái)初步判斷是否跌倒。矢量和的計(jì)算如下公式所示，其中x，y，z分別為X，Y，Z三軸的方向加速度。

該軟件算法實(shí)現(xiàn)的流程人圖4所示。

當(dāng)傳感器的三個(gè)數(shù)值劇增并且達(dá)到閾值，那么就可以初步判斷發(fā)生跌倒，進(jìn)而進(jìn)一步判斷是否發(fā)生跌倒，即在接來(lái)下的持續(xù)的幾個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)，傳感器傳回的數(shù)值是否幾乎不變并且趨向于零，若為零則可以進(jìn)入下一步判斷（此處判斷用來(lái)排除劇烈或一些正?；顒?dòng)），下一步則是排除大部分無(wú)法預(yù)期的活動(dòng)而產(chǎn)生的誤報(bào)，因此在這里設(shè)置了一個(gè)確認(rèn)框用來(lái)確認(rèn)是否發(fā)送急救短信，若點(diǎn)是或者等待30秒無(wú)確認(rèn)則可基本確定老人摔倒了，這時(shí)軟件將會(huì)發(fā)送一個(gè)短信給老人的監(jiān)護(hù)人，監(jiān)護(hù)人收到短信后經(jīng)電話確認(rèn)老人是否摔倒。

3 輔助模塊的設(shè)計(jì)

SMS是通過(guò)手機(jī)發(fā)送和接受有限長(zhǎng)度的文本信息的功能（即短消息服務(wù)），其實(shí)現(xiàn)方式可以分為點(diǎn)到點(diǎn)的短消息業(yè)務(wù)和廣播短消息業(yè)務(wù)。本文中是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的消息業(yè)務(wù)，它可以將一條短信息從一個(gè)實(shí)體發(fā)送到指定的目的地址。具體實(shí)現(xiàn)如圖5：

使用者事先在軟件中存入監(jiān)護(hù)人的手機(jī)號(hào)及短信內(nèi)容（我跌倒了），軟件運(yùn)行后經(jīng)過(guò)跌倒算法判斷出老人摔倒時(shí)，調(diào)用SmsManager類的SmsManager的sendTextMessage方法講短信發(fā)送給其監(jiān)護(hù)人。

4 論文總結(jié)與展望

4.1 論文工作總結(jié)

本文針對(duì)老年人易跌倒和跌倒過(guò)后可能產(chǎn)生嚴(yán)重后果的這一現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，提出了一種適用于老年人跌倒檢測(cè)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)報(bào)警系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法。文中對(duì)系統(tǒng)中所用到的Android加速度傳感器以及加速度的采集原理作了系統(tǒng)的理論和實(shí)驗(yàn)研究。同時(shí)對(duì)軟件的總體設(shè)計(jì)模塊進(jìn)行了一個(gè)詳細(xì)的闡述，對(duì)用戶終端的研究與設(shè)計(jì)理念進(jìn)行了說(shuō)明。最后系統(tǒng)闡述了基于Android平臺(tái)的跌倒檢測(cè)遠(yuǎn)程報(bào)警系統(tǒng)的軟硬件實(shí)現(xiàn)原理和方法。本文主要的研究總結(jié)如下：

（1）采用手機(jī)自帶的傳感器，輕巧便捷，可隨身攜帶。

（2）使用SMS來(lái)實(shí)現(xiàn)老人跌倒后的后續(xù)業(yè)務(wù)。

（3）采用SMV閾值算法來(lái)計(jì)算加速度，以降低誤報(bào)率，提高準(zhǔn)確率。

（4）設(shè)置的跌倒確認(rèn)（30秒確認(rèn)發(fā)送短信）可以有效減少誤報(bào)。

4.2 研究展望

在本論文的研究過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)了很多值得探討和進(jìn)一步研究的問(wèn)題。

（1）老人摔倒而產(chǎn)生的加速度的閾值較難確定，若閾值設(shè)置的較小則會(huì)出現(xiàn)較多誤報(bào)情況，而閾值設(shè)置較高則會(huì)多出一些漏報(bào)情況。

（2）可以進(jìn)一步對(duì)老年人跌掉的嚴(yán)重情況進(jìn)行研究，針對(duì)老年人跌掉的加速度的變換，可以對(duì)老年人跌掉的嚴(yán)重情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。

（3）在本文研究的基礎(chǔ)上，可以通過(guò)Android的傳感器來(lái)測(cè)量老人的體溫、心率、呼吸、等更多的生理指標(biāo)來(lái)判斷是否發(fā)生跌倒，以此來(lái)減少誤報(bào)率。

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作者簡(jiǎn)介：倪逸揚(yáng)（1991-），浙江麗水人，杭州電子科技大學(xué)10級(jí)計(jì)算機(jī)。