本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N跌倒監(jiān)測方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人體監(jiān)測領(lǐng)域。跌倒監(jiān)測方法包括：獲取被監(jiān)測用戶的實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)，所述實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)包括所述被監(jiān)測用戶身體的加速度與姿態(tài)角；基于所述加速度與第一跌倒判斷模型判斷所述被監(jiān)測用戶是否跌倒；在所述第一跌倒判斷模型判斷所述被監(jiān)測用戶跌倒時(shí)，基于所述姿態(tài)角與第二跌倒判斷模型對(duì)所述被監(jiān)測用戶是否跌倒進(jìn)行確定，其中，所述第二跌倒判斷模型為機(jī)器學(xué)習(xí)模型，所述第二跌倒判斷模型基于所述被監(jiān)測用戶過往的軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。通過第二跌倒判斷模型對(duì)第一跌倒判斷模型的判斷結(jié)果進(jìn)行判斷，可以有效減少第一跌倒判斷模型的誤判，從而提高對(duì)跌倒判斷結(jié)果的準(zhǔn)確率。確率。確率。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
跌倒監(jiān)測方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)
[0001]本申請(qǐng)涉及人體監(jiān)測領(lǐng)域，具體涉及一種跌倒監(jiān)測方法、一種跌倒監(jiān)測裝置及一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
[0002]跌倒容易導(dǎo)致人體受到傷害，特別是老年人，在跌倒后容易導(dǎo)致骨折、腦震蕩等情況，若在跌倒后未及時(shí)送醫(yī)，甚至可能會(huì)威脅到生命安全，因此，對(duì)人體是否跌倒進(jìn)行監(jiān)測尤為重要。
[0003]而現(xiàn)有的對(duì)人體跌倒事件的識(shí)別技術(shù)中，容易出現(xiàn)誤判的情況，如將跳躍、上下樓梯判斷為跌倒，導(dǎo)致對(duì)跌倒判斷的準(zhǔn)確率不高的問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
[0004]有鑒于此，本專利技術(shù)旨在提供一種跌倒監(jiān)測方法、一種跌倒監(jiān)測裝置、一種電子設(shè)備及一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用于提高跌倒判斷的準(zhǔn)確率，減少對(duì)跌倒的誤判情況。
[0005]第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例中提供一種跌倒監(jiān)測方法，包括：獲取被監(jiān)測用戶的實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)，所述實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)包括所述被監(jiān)測用戶身體的加速度與姿態(tài)角；基于所述加速度與第一跌倒判斷模型判斷所述被監(jiān)測用戶是否跌倒；在所述第一跌倒判斷模型判斷被監(jiān)測用戶跌倒時(shí)，基于所述姿態(tài)角與第二跌倒判斷模型對(duì)所述用戶是否跌倒進(jìn)行確認(rèn)，其中，所述第二跌倒判斷模型為機(jī)器學(xué)習(xí)模型，所述第二跌倒判斷模型基于所述被監(jiān)測用戶過往的軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。
[0006]本申請(qǐng)實(shí)施例中，通過獲取被監(jiān)測用戶的實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)，將實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)的加速度和姿態(tài)角分別輸入第一跌倒判斷模型與第二跌倒判斷模型中，從加速度和姿態(tài)角兩方面實(shí)現(xiàn)對(duì)被監(jiān)測用戶是否跌倒進(jìn)行判斷。通過第二跌倒判斷模型對(duì)第一跌倒判斷模型的判斷結(jié)果進(jìn)行二次判斷，可以有效減少分級(jí)閾值判斷模型對(duì)跌倒的誤判結(jié)果的輸出，從而提高跌倒判斷結(jié)果的準(zhǔn)確率。其中，由于第二跌倒判斷模型為機(jī)器學(xué)習(xí)模型，能夠通過被監(jiān)測用戶的過往的軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，使得經(jīng)機(jī)器學(xué)習(xí)后的第二跌倒判斷模型的對(duì)跌倒的判斷更符合被監(jiān)測用戶的個(gè)人行為習(xí)慣，減少因個(gè)人差異導(dǎo)致的誤判，從而進(jìn)一步提高判斷被監(jiān)測用戶的是否跌倒的準(zhǔn)確性。
[0007]一實(shí)施例中，所述獲取被監(jiān)測用戶的實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)，包括：獲取加速度計(jì)實(shí)時(shí)采集的所述被監(jiān)測用戶的所述加速度；獲取陀螺儀實(shí)時(shí)采集的所述被監(jiān)測用戶的旋轉(zhuǎn)速度；基于所述加速度與所述旋轉(zhuǎn)速度確定所述被監(jiān)測用戶的所述姿態(tài)角。
[0008]本申請(qǐng)實(shí)施例中，通過加速度計(jì)與陀螺儀分別采集被監(jiān)測用戶的加速度和旋轉(zhuǎn)速度，進(jìn)而可以計(jì)算出被監(jiān)測用戶的姿態(tài)角，由此，使得可以通過姿態(tài)角判斷用戶是否跌倒。
[0009]一實(shí)施例中，所述第一跌倒判斷模型為分級(jí)閾值判斷模型，所述基于所述加速度與第一跌倒判斷模型判斷所述被監(jiān)測用戶是否跌倒，包括：在確定所述加速度持續(xù)第一時(shí)長小于第一閾值時(shí)，確定所述被監(jiān)測用戶處于失重狀態(tài)；在確定所述被監(jiān)測用戶處于所述
失重狀態(tài)后的第二時(shí)長內(nèi)，若確定所述加速度的瞬時(shí)值大于第二閾值時(shí)，則確定用戶發(fā)生撞擊；自確定所述被監(jiān)測用戶發(fā)生撞擊后的第三時(shí)長所對(duì)應(yīng)的時(shí)刻開始，若確定所述加速度持續(xù)第四時(shí)長小于第三閾值，則確定被監(jiān)測用戶處于靜止?fàn)顟B(tài)所述靜止?fàn)顟B(tài)表征所述被監(jiān)測用戶發(fā)生跌倒。
[0010]本申請(qǐng)實(shí)施例中，第一跌倒判斷模型為分級(jí)閾值判斷模型，通過分級(jí)閾值判斷模型對(duì)跌倒過程中的失重、撞擊和靜止各階段進(jìn)行判斷，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)判斷被監(jiān)測用戶身體狀態(tài)的多個(gè)階段是否與跌倒的過程對(duì)應(yīng)，有效避免因單一因素進(jìn)行跌倒判斷導(dǎo)致的誤判，從而提高判斷的準(zhǔn)確性。
[0011]一實(shí)施例中，所述在所述第一跌倒判斷模型判斷用戶跌倒時(shí)，基于所述姿態(tài)角與第二跌倒判斷模型對(duì)所述用戶是否跌倒進(jìn)行確認(rèn)，包括：獲取所述被監(jiān)測用戶處于所述失重狀態(tài)之后的第五時(shí)長內(nèi)的姿態(tài)角；在確定所述第五時(shí)長內(nèi)任意時(shí)刻的姿態(tài)角大于預(yù)設(shè)角度時(shí)，確認(rèn)所述被監(jiān)測用戶發(fā)生跌倒。
[0012]本申請(qǐng)實(shí)施例中，通過確定第五時(shí)長內(nèi)任意時(shí)刻的姿態(tài)角大于預(yù)設(shè)角度時(shí)，可以確認(rèn)用戶是否生跌倒，同時(shí)，進(jìn)一步對(duì)第一跌倒判斷模型的判斷結(jié)果進(jìn)行確定，從而提高判斷被監(jiān)測用戶是否跌倒的準(zhǔn)確性。
[0013]一實(shí)施例中，所述基于所述加速度與第一跌倒判斷模型判斷所述被監(jiān)測用戶是否跌倒之前，所述方法還包括：構(gòu)建第一初始跌倒判斷模型；設(shè)置所述第一初始跌倒判斷模型的預(yù)設(shè)判斷條件，所述預(yù)設(shè)比對(duì)條件包括所述初始第一跌倒判斷模型中各級(jí)的判斷閾值與判斷時(shí)間，所述第一跌倒判斷模型為設(shè)置所述預(yù)設(shè)判斷條件后的所述第一初始跌倒判斷模型；所述基于所述姿態(tài)角與第二跌倒判斷模型對(duì)所述用戶是否跌倒進(jìn)行確定之前，所述方法還包括：構(gòu)建第二初始跌倒判斷模型；利用所述預(yù)先獲取的訓(xùn)練集合對(duì)所述第二初始跌倒判斷模型進(jìn)行訓(xùn)練，以得到所述第二跌倒判斷模型，所述預(yù)先獲取的訓(xùn)練集合包括正常人身體各運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的姿態(tài)角。
[0014]本申請(qǐng)實(shí)施例中，通過構(gòu)建第一初始跌倒判斷模型并設(shè)置判斷條件，使得獲得的第一跌倒判斷模型能夠用于判斷用戶是否跌倒。通過預(yù)先獲取的訓(xùn)練集對(duì)所構(gòu)建的初始跌倒判斷模型進(jìn)行訓(xùn)練，使得獲得的第二初始跌倒判斷模型能夠判斷用戶是否跌倒。由此，可以使用第一跌倒判斷模型與第二跌倒判斷模型對(duì)被監(jiān)測用戶是否跌倒進(jìn)行判斷，提高判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。
[0015]一實(shí)施例中，所述方法還包括：將所述軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)存入訓(xùn)練集；基于所述訓(xùn)練集對(duì)所述第二跌倒判斷模型進(jìn)行訓(xùn)練。
[0016]本申請(qǐng)實(shí)施例中，通過獲取被監(jiān)測用戶日常行為的實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集對(duì)第二跌倒判斷模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而使得第二跌倒判斷模型的判斷條件更符合被監(jiān)測用戶的行為習(xí)慣，從而逐步提升判斷被監(jiān)測用戶的準(zhǔn)確性。
[0017]一實(shí)施例中，所述方法還包括：在所述實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)存在連續(xù)多幀與所述訓(xùn)練集中的標(biāo)準(zhǔn)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)均偏差較大時(shí)，確定所述被監(jiān)測用戶存在跌倒風(fēng)險(xiǎn)。
[0018]本申請(qǐng)實(shí)施例中，由于訓(xùn)練集中包括被監(jiān)測用戶在日常行為的軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)，因此，可以通過訓(xùn)練集確定出被監(jiān)測用戶正常狀態(tài)下的標(biāo)準(zhǔn)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)。通過將獲取的實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)與被監(jiān)測用戶的實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，在兩者數(shù)據(jù)偏差較大時(shí)，則可確定出被監(jiān)測用戶當(dāng)前處于異常的狀態(tài)，可能存在跌倒風(fēng)險(xiǎn)，由此，可以提醒被監(jiān)測用戶
及時(shí)調(diào)整，避免發(fā)生跌倒。
[0019]第二方面，本申請(qǐng)實(shí)施例中提供一種跌倒監(jiān)測裝置，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，包括加速度計(jì)和陀螺儀，用于收集被監(jiān)測用戶身體的實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)；處理模塊，用于執(zhí)行如第一方面任一所述跌倒監(jiān)測方法。
[0020]一實(shí)施例中，所述跌倒監(jiān)測裝置，還包括：殼體，所述數(shù)據(jù)采集模塊與處理模塊，均設(shè)置在所述殼體內(nèi)；所述殼體的一外表面上設(shè)置有彈簧夾片，用于將所述跌倒監(jiān)測裝置固定在所述被監(jiān)測用戶身上，以對(duì)所述被監(jiān)測用戶是否跌倒進(jìn)行監(jiān)測。
[0021]第三方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行如第一方面所述的一種跌倒監(jiān)測方法。
[0022]本公開的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，或者，部分特征和優(yōu)點(diǎn)可以從說明書推知或毫無疑義地確定，或者通過實(shí)施本公開的上述技術(shù)即可得知。<本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
【技術(shù)特征摘要】
1.一種跌倒監(jiān)測方法，其特征在于，包括：獲取被監(jiān)測用戶的實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)，所述實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)包括所述被監(jiān)測用戶身體的加速度與姿態(tài)角；基于所述加速度與第一跌倒判斷模型判斷所述被監(jiān)測用戶是否跌倒；在所述第一跌倒判斷模型判斷所述被監(jiān)測用戶跌倒時(shí)，基于所述姿態(tài)角與第二跌倒判斷模型對(duì)所述被監(jiān)測用戶是否跌倒進(jìn)行確認(rèn)，其中，所述第二跌倒判斷模型為機(jī)器學(xué)習(xí)模型，所述第二跌倒判斷模型基于所述被監(jiān)測用戶過往的軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取被監(jiān)測用戶的實(shí)時(shí)軀干姿態(tài)數(shù)據(jù)，包括：獲取加速度計(jì)實(shí)時(shí)采集的所述被監(jiān)測用戶的所述加速度；獲取陀螺儀實(shí)時(shí)采集的所述被監(jiān)測用戶的旋轉(zhuǎn)速度；基于所述加速度與所述旋轉(zhuǎn)速度確定所述被監(jiān)測用戶身體實(shí)時(shí)的所述姿態(tài)角。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一跌倒判斷模型為分級(jí)閾值判斷模型，所述基于所述加速度與第一跌倒判斷模型判斷所述被監(jiān)測用戶是否跌倒，包括：在確定所述加速度持續(xù)第一時(shí)長小于第一閾值時(shí)，確定所述被監(jiān)測用戶處于失重狀態(tài)；在確定所述被監(jiān)測用戶處于所述失重狀態(tài)后的第二時(shí)長內(nèi)，若確定所述加速度的瞬時(shí)值大于第二閾值時(shí)，則確定用戶發(fā)生撞擊；自確定所述被監(jiān)測用戶發(fā)生撞擊后的第三時(shí)長所對(duì)應(yīng)的時(shí)刻開始，若確定所述加速度持續(xù)第四時(shí)長小于第三閾值，則確定用戶處于靜止?fàn)顟B(tài)，所述靜止?fàn)顟B(tài)表征所述被監(jiān)測用戶發(fā)生跌倒。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述第一跌倒判斷模型判斷所述被監(jiān)測用戶跌倒時(shí)，基于所述姿態(tài)角與第二跌倒判斷模型對(duì)所述用戶是否跌倒進(jìn)行確定，包括：獲取所述被監(jiān)測用戶處于所述失重狀態(tài)之后的第五時(shí)長內(nèi)任意時(shí)刻的姿態(tài)角；在確定任意所述第五時(shí)長內(nèi)任意時(shí)刻的姿態(tài)角大于預(yù)設(shè)角度時(shí)，確認(rèn)所述用戶發(fā)生跌倒。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述加速度與...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李勇強(qiáng)，許揚(yáng)錦，張翔欣，張帥，張軍，胡丹娟，勵(lì)建安，趙薇薇，楊欣，鄭蒙蒙，沈?yàn)]，肖莎，陸曉，許光旭，陳雅婷，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：上海物聯(lián)網(wǎng)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評(píng)論。發(fā)表了對(duì)其他瀏覽者有用的留言會(huì)獲得科技券。