基于特征參數(shù)變化量的并行跌倒檢測算法

閆肅 肖明波

摘 要：針對(duì)目前跌倒檢測系統(tǒng)準(zhǔn)確率低、應(yīng)用場景單一等問題，提出一種基于特征參數(shù)變化量的跌倒檢測算法。該算法通過采集合加速度幅值的實(shí)時(shí)變化量，為人體運(yùn)動(dòng)劇烈程度提供更直觀準(zhǔn)確的分析。由于運(yùn)動(dòng)過程中人體豎直方向相對(duì)于水平地面的角度隨步伐呈周期性變化，算法對(duì)走路和上下樓梯行為進(jìn)行準(zhǔn)確區(qū)分，通過實(shí)驗(yàn)確定不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的報(bào)警閾值，大大提高了跌倒檢測準(zhǔn)確率。系統(tǒng)采用Protothread模型實(shí)現(xiàn)并行檢測，在減小系統(tǒng)開銷條件下滿足實(shí)時(shí)多任務(wù)需求。實(shí)驗(yàn)證明，改進(jìn)后的跌倒檢測算法將準(zhǔn)確度和特異性分別維持在98.4%和99.1%，在保證實(shí)時(shí)性和便攜性的同時(shí)能更有效地識(shí)別跌倒。

關(guān)鍵詞：Mpu6050;變化量;并行檢測;Arduino;跌倒檢測

DOI：10. 11907/rjdk. 181753

中圖分類號(hào)：TP312文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-7800（2019）001-0077-04

Abstract： Aiming at the shortcomings of the current fall detection system such as low accuracy and single application scenario， a fall detection algorithm based on the variation of feature parameters is proposed and the system parallel detection is realized. The algorithm provides a more intuitive and accurate analysis of the intensity of human motion by collecting the real-time variation of the combined acceleration amplitude. Due to the vertical direction of the human body to the horizontal ground changes periodically with the pace， the walking and going upstairs and downstairs can be accurately distinguished. Through a large number of experiments to determine the respective alarm threshold under different state of motion， the accuracy of the fall detection is greatly improved. The Protothread model is also adopted to meet the demand of real-time multitask under the condition of reducing the system overhead. The experiment shows that the improved fall detection algorithm maintains the accuracy and specificity of 98.4% and 99.1% respectively， and the system can identify the fall more effectively while ensuring the real time and portability.

0 引言

老年人及醫(yī)院內(nèi)處于康復(fù)中的病人極易突發(fā)意外而跌倒[1]，而老年人骨質(zhì)較疏松，若未及時(shí)得到專業(yè)救助，產(chǎn)生的后果無法估量。為幫助跌倒后當(dāng)事人及時(shí)發(fā)出求救信息，科研人員研究了多種跌倒檢測裝置。

目前跌倒檢測裝置[2]分為基于視頻圖像[3]、基于環(huán)境[4]和基于可穿戴式設(shè)備3種跌倒檢測系統(tǒng)[5]。基于視頻圖像系統(tǒng)準(zhǔn)確度較高，但限制在有攝像頭的室內(nèi)使用，算法復(fù)雜度高、計(jì)算量巨大，不適合市場推廣普及;基于環(huán)境系統(tǒng)依靠聲學(xué)檢測判斷跌倒事件的發(fā)生，需要在檢測范圍內(nèi)鋪設(shè)種類繁多的傳感器，不僅增加檢測成本，還將被檢測者的活動(dòng)范圍局限在室內(nèi)某些區(qū)域，給日常生活帶來很多不便?；趹T性運(yùn)動(dòng)傳感器的跌倒檢測系統(tǒng)在滿足實(shí)時(shí)性基礎(chǔ)上，擺脫了外界環(huán)境的限制，便于隨身攜帶且成本較低，成為現(xiàn)代跌倒檢測系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)之一。

本文采用基于可穿戴式設(shè)備的跌倒檢測系統(tǒng)，通過慣性運(yùn)動(dòng)傳感器[6]采集人體實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，輸出每一時(shí)刻三軸合加速度幅值變化量表征運(yùn)動(dòng)劇烈程度;通過分析人體軀干方向相對(duì)于水平地面角度隨步伐的周期性變化，區(qū)分走路和上下樓梯的不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài);通過實(shí)驗(yàn)確定不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的危險(xiǎn)報(bào)警值，使系統(tǒng)滿足基本的應(yīng)用場景;通過引入Protothread模型實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)并行檢測[7]，滿足實(shí)時(shí)性多任務(wù)對(duì)系統(tǒng)的需求。

1 跌倒檢測原理

1.1 采樣器及單片機(jī)

本文采用mpu6050[8]對(duì)人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。Mpu6050是一個(gè)6軸運(yùn)動(dòng)處理組件，包括3軸加速度計(jì)和3軸陀螺儀，可實(shí)時(shí)輸出每個(gè)采樣時(shí)刻X/Y/Z軸加速度值，陀螺儀測量3軸傾角（俯仰角、滾轉(zhuǎn)角、偏航角）。Mpu6050輸出經(jīng)過內(nèi)部ADC轉(zhuǎn)換，以LSB為計(jì)量單位，默認(rèn)量程設(shè)置為2g，靈敏度對(duì)應(yīng)16384LSB/g。Mpu6050在使用前需多次采樣求取平均值進(jìn)行校準(zhǔn)，避免累積誤差產(chǎn)生。

Arduino[9]為可自主進(jìn)行設(shè)計(jì)的單片機(jī)智能控制器。本文采用Arduino Nano控制板[10]，采用Mini-B標(biāo)準(zhǔn)的USB接口連接電腦，控制器采用ATmega328（Nano3.0），在保證處理能力的同時(shí)大大縮小體積（1.854*4.318cm），為后續(xù)電路集成開發(fā)提供便捷。Arduino有兩種軟件，一是和硬件同名的Arduino程序開發(fā)工具軟件[11]，二是燒寫在微處理器內(nèi)部的bootloader（引導(dǎo)程序）。在程序編譯完成后，通過USB線可直接將程序傳入Arduino控制板。

1.2 跌倒過程分析

跌倒是異于日常行為（Activities Of Daily Living）的一種狀態(tài)，本文對(duì)生活中常見的運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行分類。首先是最基本的跌倒和非跌倒，其次區(qū)分在非跌倒?fàn)顟B(tài)下進(jìn)行的日常走路和上下樓梯。相關(guān)研究[12]結(jié)果表明：腰部的運(yùn)動(dòng)可較理想地反映人體軀干運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，活動(dòng)范圍小且容易測量。因此，本研究將跌倒檢測裝置佩戴在腰部。與走路、站立、跑步、坐下、躺下、上下樓梯等日常行為相比，跌倒時(shí)人體相對(duì)于豎直方向的角度有90°左右的變化過程，同時(shí)，人體合加速度也會(huì)發(fā)生變化。因此，通過對(duì)此特征值進(jìn)行分析比較可區(qū)分跌倒和其它日常行為的差別。

合加速度幅值的變化劇烈程度，對(duì)應(yīng)體現(xiàn)人體所受外力變化情況，因此其變化量可更直觀地體現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)變化情況。通過實(shí)驗(yàn)可知，走路、上下樓梯和跌倒3種狀態(tài)下，變化量存在規(guī)律性。因此，將實(shí)時(shí)測量的合加速度幅值變化量與安全閾值進(jìn)行比較，是判斷跌倒是否發(fā)生的重要依據(jù)。

2 特征值提取

首先根據(jù)加速度計(jì)原理建立簡化模型，如圖1所示。

向量R代表加速度計(jì)的質(zhì)量模所受力的矢量，Rx、Ry、Rz分別是R在X、Y、Z三軸上的投影。R與Rx、Ry、Rz滿足如下關(guān)系：

2.1 合加速度幅值

合加速度的峰值[13]（AM）是三軸加速度平方和的最大值，表示在測量過程中人體受力最劇烈時(shí)的加速度大小。數(shù)據(jù)測量過程中，AM值越大，表明此刻人體受力越劇烈，可通過與跌倒的數(shù)值比較作為判定跌倒是否發(fā)生的依據(jù)之一。

2.2 角度值

Mpu6050測量值可通過計(jì)算得出人體相對(duì)于豎直方向的角度[14]，用來描述人體軀干的角度變化情況。走路等日常運(yùn)動(dòng)狀態(tài)情況下，人體相對(duì)于豎直方向的角度接近于0°，一旦發(fā)生跌倒，[θ]會(huì)從0變化到90°左右，此變化過程可以量化，因此分析角度變化可作為跌倒是否發(fā)生的判斷依據(jù)之一，計(jì)算公式如下：

3 并行檢測跌倒算法

3.1 合加速度變化量

本文算法將測量特征值改為mpu6050，實(shí)時(shí)輸出相對(duì)于上一采樣時(shí)刻AM變化量（*AM），再結(jié)合角度變化綜合分析，以判斷跌倒是否發(fā)生。在上下樓梯時(shí)若發(fā)生跌倒，與走路時(shí)存在差異，最后靜止?fàn)顟B(tài)是趴或躺在樓梯上，此過程角度變化存在低于90°情況，而*AM小于走路時(shí)跌倒的狀況，若仍按走路時(shí)的安全閾值進(jìn)行判斷，則存在較大誤判可能，因此本文針對(duì)走路和上下樓梯的不同特點(diǎn)設(shè)置不同的閾值，以提高算法的準(zhǔn)確度和特異性，減少在樓梯上發(fā)生跌倒后造成更大傷害的可能性。

3.2 并行檢測

在單片機(jī)應(yīng)用中，如果多任務(wù)需要實(shí)時(shí)調(diào)度[16]，會(huì)大大增加系統(tǒng)開銷。在跌倒檢測系統(tǒng)中，單片機(jī)除了實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)接收、濾波[17]、分析及處理和跌倒后發(fā)送報(bào)警信息外，還要在誤判及取消報(bào)警后及時(shí)恢復(fù)檢測狀態(tài)，這些過程實(shí)時(shí)性要求不高，傳統(tǒng)的按照順序執(zhí)行任務(wù)的方式不能滿足系統(tǒng)需求，若由實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)進(jìn)行任務(wù)中斷和切換又需要占用相當(dāng)數(shù)量的Flash空間和RAM空間。本文采取的解決方案是引入Protothread模型[18]，優(yōu)先執(zhí)行實(shí)時(shí)任務(wù)，達(dá)到滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求。Protothread模型專為資源有限的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，耗費(fèi)資源少且不使用堆棧線程， C語言即可實(shí)現(xiàn)，無硬件依賴性，每個(gè)Protothread僅需2個(gè)額外的字節(jié)，在有無操作系統(tǒng)場合均可應(yīng)用且支持阻塞操作[19]且沒有棧的切換。

使用Protothread實(shí)現(xiàn)多任務(wù)最主要的特點(diǎn)在于其輕量級(jí)。每個(gè)Protothread不需要擁有自己的堆棧，所有的Protothread共享同一個(gè)堆?？臻g，這一點(diǎn)尤其適合應(yīng)用在RAM資源有限的系統(tǒng)中。相對(duì)于操作系統(tǒng)下的多任務(wù)而言，每個(gè)任務(wù)都有自己的堆棧空間，消耗了大量的RAM資源，而每個(gè)Protothread僅使用一個(gè)整型值保存當(dāng)前狀態(tài)。

3.3 算法流程

本文算法流程如圖5所示。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證本文提出算法的可行性和準(zhǔn)確性，特邀請8名健康志愿者（3男5女）進(jìn)行重復(fù)性實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)場所分別選在寢室和教學(xué)樓，實(shí)驗(yàn)人員分別進(jìn)行走路、站立坐下、上下樓、躺下等日常行為，并模擬跌倒動(dòng)作：前后跌倒和左右跌倒。表1收集并總結(jié)了日常行為與發(fā)生跌倒時(shí)特征值的數(shù)據(jù)對(duì)比。算法正確率是跌倒后被正確檢測并報(bào)警的比例，特異性指準(zhǔn)確區(qū)分不同日常行為活動(dòng)的比例。本次實(shí)驗(yàn)共采集200組日常行為數(shù)據(jù)、100組跌倒數(shù)據(jù)與經(jīng)典閾值算法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表1所示。

5 結(jié)語

本文通過測量人體實(shí)時(shí)合加速度幅值變化量及人體豎直方向相對(duì)于水平地面的角度變化兩個(gè)特征值，分析角度特征值隨人體運(yùn)動(dòng)步伐呈現(xiàn)的周期性變化特點(diǎn)，準(zhǔn)確區(qū)分走路及上下樓梯等日常行為，并通過模仿實(shí)驗(yàn)確定不同狀態(tài)下的危險(xiǎn)閾值，在經(jīng)典閾值算法基礎(chǔ)上提出了基于特征參數(shù)變化量的并行檢測跌倒算法。結(jié)合慣性運(yùn)動(dòng)傳感器及單片機(jī)arduino實(shí)現(xiàn)跌倒檢測，克服了普通系統(tǒng)體積大、不易攜帶、算法復(fù)雜度高、成本高、難以推廣普及等缺點(diǎn)，在保證實(shí)時(shí)性和便攜性基礎(chǔ)上有效提高了系統(tǒng)準(zhǔn)確度和特異性。通過引入Protothread模型，在降低系統(tǒng)開銷條件下滿足實(shí)時(shí)多任務(wù)需求，算法簡便易實(shí)現(xiàn)，功耗和成本低，滿足了智能醫(yī)療需求。

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（責(zé)任編輯：杜能鋼）