基于多传感器技术的摔倒检测机制研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 摔倒检测研究国内外发展概述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 基于视频图像识别摔倒检测技术 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基于声学信号摔倒检测技术 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于穿戴式传感器摔倒检测技术 | 第15-17页 |
| 1.3 摔倒检测技术研究发展趋势 | 第17-18页 |
| 1.4 本课题主要内容和结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 人体姿态的分析 | 第19-27页 |
| 2.1 人体活动行为的分析 | 第19-21页 |
| 2.1.1 日常活动行为 | 第19-20页 |
| 2.1.2 摔倒行为因素分析 | 第20-21页 |
| 2.2 建立人体摔倒物理模型 | 第21-23页 |
| 2.2.1 传感器佩戴位置选型 | 第21页 |
| 2.2.2 摔倒物理模型分析 | 第21-23页 |
| 2.3 数据采集与处理 | 第23-26页 |
| 2.3.1 加速度数据采集 | 第23-24页 |
| 2.3.2 加速度数据采样频率 | 第24-25页 |
| 2.3.3 心率数据采集 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 多传感器技术的摔倒检测机制研究 | 第27-46页 |
| 3.1 联合检测多传感器数据融合技术 | 第27-28页 |
| 3.1.1 多传感器信息融合技术介绍 | 第27-28页 |
| 3.1.2 多传感器信息技术工作原理 | 第28页 |
| 3.2 基于传感器检测算法概述 | 第28-31页 |
| 3.2.1 基于分类器的摔倒检测算法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于阈值判断的摔倒检测算法 | 第29-31页 |
| 3.3 基于联合检测算法设计 | 第31-44页 |
| 3.3.1 各种活动采集数据分析 | 第31-38页 |
| 3.3.2 三阈值摔倒检测算法描述 | 第38-40页 |
| 3.3.3 基于数据融合四元数姿态算法 | 第40-42页 |
| 3.3.4 人体摔倒心率计数算法 | 第42-43页 |
| 3.3.5 联合检测算法 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 摔倒检测系统总体方案设计与实现 | 第46-71页 |
| 4.1 摔倒检测系统的整体架构设计 | 第46-49页 |
| 4.1.1 设计目标 | 第46-47页 |
| 4.1.2 摔倒检测系统硬件架构 | 第47-48页 |
| 4.1.3 摔倒检测系统软件架构 | 第48-49页 |
| 4.2 摔倒检测系统模块功能设计 | 第49-59页 |
| 4.2.1 系统模块构成 | 第49-52页 |
| 4.2.2 联网模块功能设计 | 第52-55页 |
| 4.2.3 数据采集模块 | 第55-57页 |
| 4.2.4 监控报警功能设计 | 第57-58页 |
| 4.2.5 人机交互模块 | 第58-59页 |
| 4.3 摔倒检测系统部分电路设计 | 第59-63页 |
| 4.3.1 加速度计模块电路设计 | 第59页 |
| 4.3.2 心率模块电路设计 | 第59-60页 |
| 4.3.3 SIM卡模块电路设计 | 第60-61页 |
| 4.3.4 按键模块电路设计 | 第61-62页 |
| 4.3.5 外部供电电路设计 | 第62-63页 |
| 4.4 摔倒检测系统软件实现 | 第63-70页 |
| 4.4.1 联网模块的实现 | 第63-66页 |
| 4.4.2 数据采集模块的实现 | 第66-68页 |
| 4.4.3 联合检测算法的软件实现 | 第68-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 摔倒检测系统的测试及分析 | 第71-76页 |
| 5.1 实验样机 | 第71-72页 |
| 5.2 摔倒检测系统PC端调试 | 第72页 |
| 5.3 摔倒检测报警测试 | 第72-75页 |
| 5.3.1 准确率测试 | 第74页 |
| 5.3.2 实验数据分析 | 第74-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 结论 | 第76页 |
| 6.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第82页 |
