专利名称：一种基于热释电红外的跌倒检测系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及数字家庭技术领域，具体涉及一种基于热释电红外的跌倒检测系统。
背景技术：
行为识别作为一种可远程识别的生物认证技术，有广泛的应用背景。跌倒是典型行为(行走、坐、卧、跌倒等)中的一种，是对人们的生产生活影响相对较大的一种行为。而跌倒检测作为行为识别的一个方面，广泛应用于家庭、医院、办公室或工业环境等各种重要场所的安全监控系统中。跌倒检测技术在某些应用场合十分重要。比如，跌倒检测作为健康辅助技术的一个重要组成部分，对于在家独自生活的老人或医院病人，它可将紧急跌倒事件及时通知照顾者，确保跌倒者将得到紧急援助或治疗。这对于提高他们的生活质量或减轻他们跌倒受伤的程度有重要作用。当前，在被动式热释电红外无线传感器网络中，人们对热释电红外监控区域进行了分割编码，在此基础上对人体进行目标检测、目标分类、目标定向、目标跟踪等方面的研究取得了一定的成果。目前的跌倒检测方法有各自的缺点，基于穿戴式设备的跌倒检测方法具有强制性，要求使用者必须携带穿戴式设备，给使用者带来不便；基于视觉设备的跌倒检测方法会涉及到使用者的隐私，在黑暗环境下不能工作，且设备价格相对较高，计算量大；基于周围环境设备的跌倒检测方法都必须使用压力或者振动传感器来测量使用者的位置，才能对跌倒作出检测。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于热释电红外的跌倒检测系统，能够提高检测的灵敏度，并更方便用户的使用。为了实现发明目的，本发明采用的技术方案如下本发明提供一种基于热释电红外的跌倒检测系统包括数据采集模块，模数转换模块，滤波及去除噪声模块，数据处理模块，报警模块；所述数据采集模块包括两个热释电红外传感器，用于采集信号；模数转换模块，用于把由热释电红外采集到的模拟信号转换成数字信号；滤波及去除噪声模块，用于去除各种干扰的影响，减少噪声带来的负面影响；数据处理模块，用于进行检测分析，对跌倒检测采用隐马尔可夫模型HMM模式匹配，得到检测结果，并发出警报。可选的，两个热释电红外传感器中，传感器2监测人体目标的上半身，传感器1监测人体目标的下半身，两传感器监测区域的侧视角A都为52. 5°，H为传感器节点离地面的垂直距离，D为人体目标离传感器节点的水平距离。可选的，两个热释电红外传感器中，传感器2监测人体目标的上半身，传感器1监测人体目标的下半身，两传感器监测区域的侧视角A都为52. 5°，H为传感器节点离地面的垂直距离，D为人体目标离传感器节点的水平距离。可选的，进行检测分析时，利用HMM进行跌倒检测主要分为两个阶段HMM训练阶段和HMM识别阶段；在训练阶段，对传感器节点采集到的人体目标行走数据和人体目标跌倒数据进行处理，分别得到多个行走序列和多个跌倒序列，然后通过HMM基本算法中的Baum-welch算法为行走建立HMM行走模型，为跌倒建立HMM跌倒模型，将HMM行走模型和HMM跌倒模型的参数保存，建立包含两个行为模型的模型库；在识别阶段，对通过相同的信号处理后得到的未知行为序列，使用HMM基本算法中的前向-后向算法或Viterbi算法，计算出未知行为序列在模型库中的每个模型参数条件下的输出概率，比较各概率的大小，作出未知行为序列属于哪个模型的判断，将行为的识别结果输出。上述技术方案可以看出，本发明具有以下有益效果1)相比基于穿戴式设备的跌倒检测方法，要求使用者必须携带穿戴式设备，本发明不会给使用者带来不便。2)相比基于视觉设备的跌倒检测方法会涉及到使用者的隐私，在黑暗环境下不能工作，本发明不会涉及使用者隐私，并能在黑暗环境下工作。3)设备价格相对便宜，热释电红外采集相比监控摄像头价格便宜很多。4)跌倒检测十分准确，灵敏度很高。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1是本发明的系统示意图；图2是本发明的功能模块图；图3是本发明的数据采集模块的示意图；图4是本发明的跌倒检测模型的基本框架图；图5是本发明的Matlab串口接收与存储数据程序流程图；图6是本发明的基于短时能量和幅度的双门限端点检测算法示意图； 图7是本发明的方法使用流程图。
具体实施例方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。本发明提供一种基于热释电红外的检测系统，能够提高检测的灵敏度，并更方便用户的使用。本发明是将隐马尔可夫模型HMM(Hidden Markov Model, HMM)模型的普适性与和热释电红外传感器采集信号的特点相互结合，提出了一种基于HMM的热释电红外跌倒检测系统。通过热释电红外跌倒检测设备，去采集去除背景信息后的人体目标行为的动态信息， 接着对采集的数据进行处理，然后通过基于HMM的跌倒识别模型，对跌倒作出检测。在检测到跌倒后发出警报，通知家属。图1是本发明的系统示意图。如附图1所示，本发明用热释电红外传感器采集人体热源数据，经过模数转换，滤波及去除噪声处理后，传送到数据处理器处理，利用HMM进行跌倒检测，如判断有人跌倒， 则发出警报。图2是本发明的功能模块图。如图2所示，本跌倒检测系统包括数据采集模块，模数转换模块，滤波及去除噪声模块，数据处理模块，报警模块。各模块的层次关系如图所示。图3是本发明的数据采集模块的示意图。如图3所示，包括传感器1和传感器2 是传感器节点(节点安装在墙上)中的两个热释电红外传感器。传感器2监测人体目标的上半身，传感器1监测人体目标的下半身，两传感器监测区域的侧视角A都为52. 5°，H为传感器节点离地面的垂直距离，D为人体目标离传感器节点的水平距离。人体目标离热释电红外传感器的距离、人体目标运动的速度、人体目标的热源分布对热释电红外传感器的输出起决定性作用。下面分析人体目标在行走和跌倒两种情况下，两传感器电压输出值的特点。人体目标在正常行走时，其上半身和下半身都在运动，整体前进速度相差不大，监测下半身的传感器1和监测上半身的传感器2的电压输出值大小的特征，有以下两点细节
需要考虑1)双脚运动交替变化的频率相对于上半身来说比较大，因此，理论上来说传感器 1接收的红外辐射能量的变化量变化的频率比传感器2大，传感器1的电压输出值比传感器 2的电压输出值大。2)上半身的热源分布范围比下半身的热源分布范围大，传感器2通过菲涅尔透镜接收的上半身的红外辐射能量的变化量必然比传感器1接收的红外辐射能量的变化量大， 因此，理论上传感器2的电压输出值应该比传感器1的电压输出值大。基于以上两方面考虑，人体目标正常行走时，传感器1和传感器2的输出值应该相差不大。采集的大多数数据与此结论相符合。人体目标在跌倒时，两传感器的电压输出值大小的特征比较明显。1)跌倒行为发生前期，短时间内，上半身首先发生倾斜，且由于它的热源分布大、 幅度大、速度快，传感器2的电压输出值会先达到一个峰值，且峰值的幅度会较大，而此时传感器1在这段时间内的电压输出值大小与行走时相同。2)在跌倒动作发生后期，人体上半身降到传感器1的监测区域，同样因上半身热源分布大、幅度大、速度快，加上双脚的热源分布和速度，故此时传感器1的输出值应该达到一个峰值，且幅度较大，而传感器2的输出值则相对较小。表1正常行走和跌倒时传感器1和传感器2的输出值的特点
权利要求
1.一种基于热释电红外的跌倒检测系统，其特征在于该系统是将隐马尔可夫模型HMM的普适性与和热释电红外传感器采集信号的特点相互结合，提出了一种基于HMM的热释电红外跌倒检测系统；通过热释电红外跌倒检测设备， 去采集去除背景信息后的人体目标行为的动态信息，接着对采集的数据进行处理，然后通过基于HMM的跌倒识别模型，对跌倒作出检测；在检测到跌倒后发出警报；该系统包括数据采集模块，模数转换模块，滤波及去除噪声模块，数据处理模块，报警模块；所述数据采集模块包括两个热释电红外传感器，用于采集信号；模数转换模块，用于把由热释电红外采集到的模拟信号转换成数字信号；滤波及去除噪声模块，用于去除各种干扰的影响，减少噪声带来的负面影响；数据处理模块，用于进行检测分析，对跌倒检测采用隐马尔可夫模型HMM模式匹配，得到检测结果，并发出警报。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于两个热释电红外传感器中，传感器2监测人体目标的上半身，传感器1监测人体目标的下半身，两传感器监测区域的侧视角A都为52. 5°，H为传感器节点离地面的垂直距离，D 为人体目标离传感器节点的水平距离。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于利用HMM进行跌倒检测主要分为两个阶段HMM训练阶段和HMM识别阶段；在训练阶段，对传感器节点采集到的人体目标行走数据和人体目标跌倒数据进行处理，分别得到多个行走序列和多个跌倒序列，然后通过HMM基本算法中的Baum-welch算法为行走建立HMM行走模型，为跌倒建立HMM跌倒模型，将HMM行走模型和HMM跌倒模型的参数保存，建立包含两个行为模型的模型库；在识别阶段，对通过相同的信号处理后得到的未知行为序列，使用HMM基本算法中的前向-后向算法或Viterbi算法，计算出未知行为序列在模型库中的每个模型参数条件下的输出概率，比较各概率的大小，作出未知行为序列属于哪个模型的判断，将行为的识别结果输出。
4.根据权利要求1或3所述的系统，其特征在于人体目标行为序列的提取采用基于短时能量和最大幅度的双门限端点检测算法和人体目标行为序列协同算法，目的是从采集到的信号中，找出所有行为序列的的起始点及结束点，从而只存储和处理有效的红外信号；基于短时能量和幅度的双门限端点检测算法能找出所给的一路信号中的第一个人体目标运动的有用信号段，其具体的算法包括以下步骤·51、初始化，将信号归一化，设置短时能量门限值和一个电压门限值；·52、将采集的信号进行分帧，每25个采样点为一帧，帧移为5，并计算出每个分帧信号的短时能量；·53、按时间顺序，找出一个由一定数量的连续的超过门限值的分帧信号组成的可能的有用信号段，找不到则退出程序，能找到则执行第4步；·54、判断第S3步找到的可能的有用信号段中的最大电压值是否大于电压门限值，如果大于则该可能的有用新号段被定为第一个人体目标行为信号段，如果不大于则程序返回第 S3步，依时间顺序，继续寻找下一个可能的有用信号段。
全文摘要
本发明公开一种基于热释电红外的检测系统。该系统包括数据采集模块，模数转换模块，滤波及去除噪声模块，数据处理模块，报警模块；所述数据采集模块包括两个热释电红外传感器，用于采集信号；模数转换模块，用于把由热释电红外采集到的模拟信号转换成数字信号；滤波及去除噪声模块，用于去除各种干扰的影响，减少噪声带来的负面影响；数据处理模块，用于进行检测分析，对跌倒检测采用隐马尔可夫模型HMM模式匹配，得到检测结果，并发出警报。本发明技术方案不需要用户使用穿戴式设备，不涉及用户隐私，能在黑暗环境中工作，而且灵敏度高，因此给用户带来极大方便。
文档编号G08B21/04GK102289911SQ201110202549
公开日2011年12月21日 申请日期2011年7月19日 优先权日2011年7月19日
发明者刘海亮, 杨艾琳 申请人:中山大学深圳研究院