基于人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別的損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)研究

田朝輝

摘 要： 針對人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)評估和損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測的可控性不好的問題，提出一種基于Android便攜儀移動(dòng)終端平臺(tái)設(shè)計(jì)的人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別及損傷風(fēng)險(xiǎn)檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。在Android移動(dòng)APP終端上進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)構(gòu)架，分析系統(tǒng)的功能模塊；利用Android嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)的軟件開發(fā)，以S3C6410為系統(tǒng)的核心處理器進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的數(shù)據(jù)采集和分析，采用ARM1176JZF?S作為主處理內(nèi)核進(jìn)行便攜式損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)軟件開發(fā)，并通過WiFi接口進(jìn)行操作系統(tǒng)移植和設(shè)備端口的兼容性設(shè)計(jì)。系統(tǒng)測試表明，該系統(tǒng)能準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別和損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與提示，性能可靠穩(wěn)定。

關(guān)鍵詞： 人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別； 風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測； ARM； Android

中圖分類號： TN911?34； TP302 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）12?0093?04

Abstract： Since the controllability for human?body motion state assessment and damage risk monitoring is poor， a design method of human?body motion state recognition and damage risk detection system is proposed， which is based on Android portable mobile terminal platform. The overall design framework of damage risk monitoring system of human?body motion state was constructed on mobile APP terminal embedded in Android system to analyze the functional module of the system. The Android embedded system is used to develop the system software. The S3C6410 is taken as the core processor of the system to acquire and analyze the data of human?body motion state. The ARM1176JZF?S is employed as the main processing kernel to develop the software of the portable damage risk monitoring system， perform the transplantation of operating system and compatibility design of equipment port through WiFi interface. The system test results show that the system can accurately recognize the human?body motion state， monitor and prompt the damage risk， and has reliable and stable performances.

Keywords： human?body motion state recognition； damage risk monitoring； ARM； Android

0 引 言

近年來，人體運(yùn)動(dòng)損傷導(dǎo)致的心血管疾病和肌肉損傷疾病逐年上升。由于人體在運(yùn)動(dòng)過程匯總難以實(shí)現(xiàn)自我生理調(diào)控，容易出現(xiàn)過度運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)損傷。常見的運(yùn)動(dòng)損傷產(chǎn)生的生理反應(yīng)有肌肉韌帶拉傷、運(yùn)動(dòng)疲勞、心肌勞損和脛骨膜炎等。人體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)有效識別和監(jiān)測能防止運(yùn)動(dòng)損傷，通過運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別合理安排訓(xùn)練，對碎發(fā)性運(yùn)動(dòng)狀態(tài)損傷具有較好的防控和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測性能。通過統(tǒng)計(jì)得知，采用有效的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別和監(jiān)測方法，能在統(tǒng)計(jì)區(qū)間70%～80%內(nèi)有效避免突發(fā)性運(yùn)動(dòng)損傷導(dǎo)致的死亡和休克，通過運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)損傷征候，并提前采取及時(shí)有效的措施。針對人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)評估和損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測的可控性不好的問題，提出一種基于Android便攜儀移動(dòng)終端平臺(tái)設(shè)計(jì)的人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別及損傷風(fēng)險(xiǎn)檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，本文對系統(tǒng)的具體設(shè)計(jì)過程進(jìn)行描述。

1 人體運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

1.1 設(shè)計(jì)原理

運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)分為便攜式移動(dòng)終端系統(tǒng)和主控監(jiān)測系統(tǒng)兩部分。人體在運(yùn)動(dòng)時(shí)，采用移動(dòng)便攜式APP設(shè)備[1]，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)過程中的身體狀態(tài)特征分析。系統(tǒng)負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集人體在運(yùn)動(dòng)過程中的心臟、脈搏、心肺功能的肺活量、心率、肌肉勞損度和肺功能各參數(shù)指標(biāo)作為狀態(tài)識別和損傷風(fēng)險(xiǎn)的原始分析數(shù)據(jù)。在長期檢測的情況下，充分掌握了人體運(yùn)動(dòng)過程中的生理指標(biāo)，并且對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的分析和處理，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)性評估實(shí)驗(yàn)[2?3]，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，結(jié)合專家系統(tǒng)進(jìn)行生理狀態(tài)指標(biāo)的特征分析和狀態(tài)監(jiān)測，如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常，則報(bào)警告知運(yùn)動(dòng)者。監(jiān)測部門會(huì)對收集到的患者運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別和損傷風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，如果發(fā)現(xiàn)患者確有危險(xiǎn)，則立刻通過專家系統(tǒng)進(jìn)行信息反饋，并給出異常警告和相應(yīng)的預(yù)防措施[4]。運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用3層架構(gòu)的設(shè)計(jì)原理，分為硬件層、中間層和軟件層，根據(jù)上述設(shè)計(jì)分析得到本文設(shè)計(jì)的基于人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別的損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)原理實(shí)現(xiàn)過程如圖1所示。

1.2 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)以及功能技術(shù)指標(biāo)分析

根據(jù)上述對人體運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理分析，進(jìn)行系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)描述。系統(tǒng)的核心模塊是人體運(yùn)動(dòng)生理狀態(tài)特征信息采集和信息處理模塊。硬件設(shè)計(jì)部分主要包括運(yùn)動(dòng)生理信息的傳感采集模塊、Android移動(dòng)APP終端信息處理模塊、主控模塊、A/D模塊以及損傷風(fēng)險(xiǎn)分析模塊。采用ADSP21160處理器作為核心控制芯片進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)控制和多通道的身體特征信息采樣。采用S3C6410A的嵌入式內(nèi)核ARM1176JZF?S處理芯片進(jìn)行信息調(diào)理和數(shù)據(jù)分析。外圍電路設(shè)計(jì)中，主要有USB模塊設(shè)計(jì)、時(shí)鐘電路設(shè)計(jì)、Net網(wǎng)絡(luò)通信模塊設(shè)計(jì)、GPRS信息傳輸模塊設(shè)計(jì)、A/D電路設(shè)計(jì)以及傳感器調(diào)理電路設(shè)計(jì)。另外存儲(chǔ)模塊實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)的FLASH緩存以及人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)特征信息的RAM寄存，供電模塊實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)的12 V供電，得到運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

根據(jù)圖2設(shè)計(jì)的監(jiān)測系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)框圖，進(jìn)行系統(tǒng)的功能模塊化分析和設(shè)計(jì)技術(shù)指標(biāo)描述。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊采用的是SDRAM，F(xiàn)LASH，ROM等緩存結(jié)構(gòu)，損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)的輸出電壓范圍為0～5 mV/15～220 bmp，系統(tǒng)的A/D采樣分辨率為0.01 mV/1 bmp。利用VIX總線的高速PCI帶寬進(jìn)行多通道的同步觸發(fā)，通過A/D轉(zhuǎn)換器模塊分配到各PXI?6713模塊中[5]。根據(jù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需求和應(yīng)用方向，得到本文設(shè)計(jì)的人體運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)主要技術(shù)指標(biāo)參數(shù)描述見表1。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)部分

以S3C6410為系統(tǒng)的核心處理器進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的數(shù)據(jù)采集和分析。在硬件設(shè)計(jì)中，需要對USB模塊設(shè)計(jì)、時(shí)鐘電路設(shè)計(jì)、Net網(wǎng)絡(luò)通信模塊設(shè)計(jì)、GPRS信息傳輸模塊設(shè)計(jì)、A/D電路設(shè)計(jì)以及傳感器調(diào)理電路設(shè)計(jì)部分進(jìn)行系統(tǒng)描述，如下：

（1） USB模塊電路。該模塊是利用Android移動(dòng)APP終端上的接口功能，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)的接口兼容性設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)傳輸通信。系統(tǒng)在傳感器的輸出端設(shè)計(jì)USB模塊電路，利用內(nèi)部的電路（如濾波器、轉(zhuǎn)換器、放大器等）進(jìn)行運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測的原始信息采集。USB接口設(shè)計(jì)中，采用并行外設(shè)接口（PPI）構(gòu)建人體運(yùn)動(dòng)生理狀態(tài)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)的時(shí)鐘中斷接口，它是半雙工形式，支持8個(gè)多頻的LCD液晶顯示，運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)具有低功耗性能，得到USB模塊電路接口設(shè)計(jì)如圖3所示。

（2） 時(shí)鐘電路。人體運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)的時(shí)鐘電路是實(shí)現(xiàn)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)對人體運(yùn)動(dòng)生理狀態(tài)特征信息數(shù)據(jù)的時(shí)鐘中斷控制。通過低電壓復(fù)位進(jìn)行時(shí)鐘中斷控制，根據(jù)Android系統(tǒng)的移動(dòng)便攜式設(shè)計(jì)需求，運(yùn)動(dòng)損傷信息的邏輯控制設(shè)備通過外部I/O設(shè)備與嵌入式接口相連，監(jiān)測系統(tǒng)選用繼電器實(shí)現(xiàn)模擬信號預(yù)處理，根據(jù)信號的大小自動(dòng)調(diào)整能譜捕捉的放大倍數(shù)，選擇引腳BOOTM[0：3]來設(shè)置加載模式。根據(jù)公式PERIOD =，即每隔15.454 μs刷新時(shí)鐘采樣頻率，選用芯片為CAT24WC256執(zhí)行時(shí)鐘中斷，引導(dǎo)加載的I2C E2PROM執(zhí)行內(nèi)部尋址和上電加載，時(shí)鐘電路設(shè)計(jì)如圖4所示。

（3） Net網(wǎng)絡(luò)通信模塊。Net網(wǎng)絡(luò)通信模塊是整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和專家系統(tǒng)分析的核心。先在Android移動(dòng)APP終端上進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)的Net網(wǎng)絡(luò)通信模塊設(shè)計(jì)，并通過WiFi接口進(jìn)行操作系統(tǒng)移植和設(shè)備端口的兼容性設(shè)計(jì)。使用CAN_MB_DATA3～CAN_MB_DATA0等寄存器進(jìn)行運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)識別和在線專家系統(tǒng)評估[6?7]，對運(yùn)動(dòng)生理指標(biāo)采樣的D/A的精度為16位，首先發(fā)送WREN指令，執(zhí)行Net網(wǎng)絡(luò)通信寫入功能，CAN接收中斷子程序，判斷收到數(shù)據(jù)是否具有運(yùn)動(dòng)損傷的風(fēng)險(xiǎn)性，進(jìn)行狀態(tài)識別和判斷。Net網(wǎng)絡(luò)通信模塊的芯片接口設(shè)計(jì)如圖5所示。

（4） A/D電路設(shè)計(jì)。通過A/D電路設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)對人體運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測信息存儲(chǔ)器分配和特征采樣，在DSP的CE1空間，使用MC7660作為A/D芯片，通過邏輯與譯碼控制運(yùn)動(dòng)損傷信息風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測信息的I2C加載和濾波，得到A/D電路設(shè)計(jì)如圖6所示。

（5） 調(diào)理電路設(shè)計(jì)。人體運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)的傳感器調(diào)理電路能實(shí)現(xiàn)信號調(diào)理功能，由于傳感器輸出的信號很微弱，在對人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別中，需要設(shè)計(jì)信號調(diào)理電路進(jìn)行濾波放大，提高識別能力。信號調(diào)理電路采用以S3C6410為系統(tǒng)的核心處處理器，由于人體在運(yùn)動(dòng)中心跳頻率在60～100 次/min之間，因此在進(jìn)行信號調(diào)理電路設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)的信號放大倍數(shù)為100倍以上，信號濾波中設(shè)計(jì)截止頻率在20 Hz以上的低通濾波器，得到電路設(shè)計(jì)如圖7所示。

3 系統(tǒng)軟件開發(fā)

在上述完成了基于人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別的損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)硬件部分設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行軟件開發(fā)，系統(tǒng)軟件層分為兩部分：操作系統(tǒng)層面和用戶應(yīng)用層面。采用ARM1176JZF?S作為主處理內(nèi)核進(jìn)行便攜式損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)軟件開發(fā)，并通過WiFi接口進(jìn)行操作系統(tǒng)移植和設(shè)備端口的兼容性設(shè)計(jì)。選擇Android OS進(jìn)行操作系統(tǒng)的程序移植，首先設(shè)置工作目錄，然后進(jìn)行WiFi接口的交叉編譯控制，最后在新的編譯器中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測評估，設(shè)計(jì)代碼為：

（1） 設(shè)置人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別的工作目錄：

在Android OS環(huán)境下進(jìn)行程序兼容性設(shè)計(jì)：

# mkdir /myAndroid O

# cd / LOCAL_SRC

# Android APP mobile kernel data acquisition

圖7 信號調(diào)理電路設(shè)計(jì)

（2） Android操作系統(tǒng)移植，進(jìn)行WiFi接口的交叉編譯控制：

刪除原來的編譯工具：

[root@ operating system /]# rm?rf opt

[root@localhost /]# damage risk monitoring

設(shè)置信號調(diào)理下的新的編譯器：

# cd /mywork/ functional modules

# xzvf /linux/arm?linux? portable injury risk

（3） 獲得vboot源碼：

將vboot源碼放在“/LOCAL_PACKAGE”目錄下

#cd /mywork/bootloader //修改內(nèi)核程序

#/FriendlyARM/.tar.gz //WiFi接口的交叉編譯控制

4 實(shí)驗(yàn)測試分析

最后通過實(shí)證測試方法進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)試分析，驗(yàn)證系統(tǒng)的性能，將設(shè)計(jì)的便攜式運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)佩戴于人體身上，進(jìn)行為期一周的間隙性運(yùn)動(dòng)和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集，采集的最大攝氧量、心率等數(shù)據(jù)作為研究對象[8]。在LCD顯示器上分析運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制，實(shí)現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別和運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測。以人體的最大攝氧量為例，得到人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)中的采集輸出結(jié)果如圖8所示。

根據(jù)運(yùn)動(dòng)中的生理狀態(tài)特征采集結(jié)果，對數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的分析和處理，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)性評估實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測。為了測試系統(tǒng)性能，以風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測的報(bào)警準(zhǔn)確度為測試指標(biāo)，得到采用本文系統(tǒng)和傳統(tǒng)的人工經(jīng)驗(yàn)分析方法，取10名研究對象進(jìn)行測試，得到對比結(jié)果如圖9所示。從圖9可見，采用本文系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測的準(zhǔn)確性較好，對運(yùn)動(dòng)身體狀態(tài)評估準(zhǔn)確可靠。

5 結(jié) 語

本文提出一種基于Android便攜儀移動(dòng)終端平臺(tái)設(shè)計(jì)的人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別及損傷風(fēng)險(xiǎn)檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。在Android移動(dòng)APP終端上進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)構(gòu)架，進(jìn)行系統(tǒng)的功能模塊分析；利用Android嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)的軟件開發(fā)，以S3C6410為系統(tǒng)的核心處理器進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的數(shù)據(jù)采集和分析；采用ARM1176JZF?S作為主處理內(nèi)核進(jìn)行便攜式損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)軟件開發(fā)，并通過WiFi接口進(jìn)行操作系統(tǒng)移植和設(shè)備端口的兼容性設(shè)計(jì)。系統(tǒng)測試表明，該系統(tǒng)能準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識別和損傷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與提示，性能可靠穩(wěn)定，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1] 張敏，金龍旭，李國寧，等.基于TDICCD空間相機(jī)圖像模擬源系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].液晶與顯示，2016，31（2）：208?214.

[2] 劉秀菊.基于嵌入式系統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)的智能監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)測量與控制，2012，20（9）：2375?2378.

[3] 雷鵬，孫可，張玉發(fā)，等.凝視光電成像系統(tǒng)貓眼回波特性的理論與實(shí)驗(yàn)研究[J].光子學(xué)報(bào)，2016，45（6）：17?23.

[4] MORENO?SALINAS D， PASCOAL A M， ARANDA J. Optimal sensor placement for multiple target positioning with range?only measurements in two?dimensional scenarios [J]. Sensors， 2013， 13（8）： 10674?10710.

[5] 楊豐盛.Android應(yīng)用開發(fā)揭秘[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2010.

[6] 孫曉宇.Android手機(jī)界面管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京：北京郵電大學(xué)，2009.

[7] 陸興華，吳恩燊.基于安卓客戶端的智能家居電力控制優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].電力與能源，2015，36（5）：692?695.

[8] 宋憲強(qiáng)，劉曉莉.運(yùn)動(dòng)心肺試驗(yàn)在運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].山西中醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào)，2004，5（4）：53?55.