智能学习型老人跌倒检测报警方法、装置和应用

技术领域

本发明涉及智慧养老和紧急报警技术领域，具体涉及一种智能学习型老人跌倒报警方法、装置和应用。

背景技术

中国人口14亿，60岁及以上2.54亿，中国正快速进入老龄化社会。上海市老年跌倒流行病学死亡研究曾对5019例60岁以上老人调查显示：每年跌倒发生率60岁以上为3.33％，65岁以上为3.71％，其中52.02％跌倒发生在家中，老人死于跌倒者1593例，占全部人群跌倒死亡的84.87％。上海人口2400多万，老年人口约500万，简单推算可知，全国2.5亿老人每年有1000多万例跌倒，每年有十多万老人因跌倒而死亡。

老人跌倒发生概率高，直接医疗费用高，多后遗症，是老人受伤、失能、死亡的重要原因，对社会、家庭和个人的负担和损失巨大。在国家十四五规划中，老人跌倒检测被列入国家级重点科研攻关项目。有关老人跌倒的研究很多，但真正有实际应用价值的目前还不多，究其原因，是因为老人跌倒检测存在相当的技术难度。

首先是没有原始数据。现实生活中老人的跌倒具有不可预测性，也不具有可重复性，无法得到大量的原始数据。

其次也没有可靠的实验室数据。因为对老人跌倒进行实验室模拟危险性太高，如果换年轻人志愿者进行实验，得出的数据就没有针对性、可靠性。

第三，即使有数据也无法通用。老人身体状态的共性是全身机能渐进退化，但个体差异同样明显，即使同一年龄段的老人身体状况也是各不相同的，换句话来说，张三的数据不一定适合李四，每个人的数据都不尽相同。

目前对老人跌倒的研究方向大致有两种。一种是通过视频、红外线、微波雷达或环境因子如地板等进行非接触式检测，目前还无法摆脱环境限制和隐私困扰，而且造价较高。另一种是通过可穿戴式设备进行检测。

现有市面上大多数可穿戴式产品在技术方向上是将检测器件置于身体的一个或多个部位，针对跌倒时的瞬间体位变化进行检测，不仅以上的技术难点依然存在，同时，可穿戴式设备的异物感、老人不配合、充电方式不符合老人的生活习惯等都是亟待解决的问题。

现有的技术思路已经不能适应和满足广大群众对老人跌倒检测和报警方面的普遍需求，必须寻求思路突破和方法创新。

发明内容

为解决上述问题，本创造发明公开了一种智能学习型老人跌倒检测报警方法、装置和应用，目的是为了做到老人跌倒检测报警的准确性高(用真实数据构建基础模型)、针对性好(个性化的需求)、实用性强(室内外空间都适用)，可以更好的满足老人及其家属的安全需求，促进社会和谐。

本发明创造的主要思路突破：跌倒等意外情况是小概率低频事件，捕捉或模拟小概率事件是一件困难的事，但是如果反其道行之呢？老人的日常生活一般是比较规律的，收集不了跌倒数据就收集日常数据，数据量大面广且稳定可靠。跌倒模拟太危险就不模拟，用排除法从日常数据来反推异常数据。

用本发明创造选择以检测老人的日常活动数据作为老人跌倒检测报警的出发点和切入点。从记录老人日常活动数据出发可以积累大量真实数据，是真实可靠的。而随着数据的不断积累，我们可以推出一个结论：我们把日常活动数据范围称之为正常数据集，所有不在日常活动数据范围内的可能数据都可以归类为异常数据集。而老人跌倒发生的危险数据一定是异常数据集的子集。

智能学习：那么如何从异常数据中发现危险数据呢？还是同样的思路：数据从哪里来，数据到哪里中去。随着样本数量的增加和累计使用时间的增加，利用大数据挖掘和算法学习，大数据的主要作用是让数据自己开口说话，用于确定海量人群日常行为数据中显著偏离的异常数据，通过算法学习就可以得到某个跌倒瞬间的真实数据，得出有指导意义的老人跌倒危险数据子集。而随着样本数量的增加和时间的流逝，真实数据会不断增加，危险数据子集也会不断增加。

个性化定制：因为每个具体的装置记录的是每个具体的老人，他/她的日常活动数据完全是由自己的活动能力生成的，是个性化的，每个老人都是自己数据的生产者、提供者和使用者。

分级预警：正常活动和意外跌倒也不是非此即彼的，需要对一些不太日常的动作行为进行异常提醒，而这些往往是一些病症的先兆。通过真实数据和算法得出的阈值会使得检测结果从异常提醒变成跌倒报警，从而实现分级预警。

本创造发明选择鞋子作为检测器件的载具平台。因为除了上床睡觉，一般人包括老人都是穿鞋的，老人的站立、行走、上楼梯、下楼梯都与脚部活动有关，跌倒瞬间的活动也是最激烈、最明显的。在老人鞋底或内部放置传感器件，相比其他部位的穿戴式装置，几乎不会产生异物感或不适感。因为人的双脚是有交替活动的规律，而且有生理结构的相互关联性，通过实时采集老人脚部压力、速度、加速度、空间位置等各项数据，刻画出站立、行走、上楼梯、下楼梯甚至乘车、跳广场舞、跨骑自行车等行为。进一步的，增加检测器件，还能采集心跳、血压、体温、血氧浓度等生理数据，通过增加对老人各项生命指标的检测，不断精准化用户特征，为以后各种养老干预措施提供支撑，从平安走向健康。

智能学习型老人跌倒检测报警方法，是通过检测信号的集合属性作为触发条件，采用异常提醒和/或远程报警方式实现对老人跌倒的分级报警的方法。下面结合附图1所示框架结构图介绍。

智能学习型老人跌倒检测报警方法分为检测环节和报警环节。

检测环节是检测报警触发条件是否成立的环节，可分为信号采集、信号识别、信号处理。信号采集：实时采集各种信号，依据预定方式对采集到的信号进行优化处理，提高信噪比。信号识别：依据预定方式筛选优化后信号中可能存在的活动信号，用以分离活动信号和非活动信号，将筛选得到的活动信号进行数字化编码并提取集合属性码。信号处理：依据预定方式将提取的集合属性码与正常数据集进行集合属性比对，并得出是否满足异常提醒触发条件的结论。如果满足异常提醒触发条件，则继续将提取的活动集合属性码和危险数据子集进行集合属性比对，并得出是否满足跌倒报警触发条件的结论。

报警环节是指采用异常提醒和/或远程报警方式实现分级报警的环节，可分为短信推送、电话报警、实时定位。短信推送：将老人异常活动提醒通过移动运营商网络推送至紧急联系人电话号码和/或第三方服务平台，提醒予以关注；电话报警：将报警语音通过移动运营商网络发送至紧急联系人电话号码和/或第三方服务平台；实时定位：将实时定位信息通过移动运营商网络发送至紧急联系人电话号码和/或第三方服务平台。

根据本发明实施例，所述检测环节确定当前活动存在不属于正常活动数据集的集合属性，则确定符合异常提醒触发条件。

根据本发明实施例，所述检测环节确定当前活动存在属于危险数据子集的集合属性，则确定符合跌倒报警触发条件。

根据本发明实施例，所述信号采集包括：利用传感器实时采集包括脚部压力、速度、加速度、空间位置等数据信号，依据预定方式对采集到的数据信号进行优化处理，提高信噪比。

根据本发明实施例，所述信号识别包括：利用比较器依据预定方式筛选优化后信号中可能存在的老人活动信号，用以分离活动信号和非活动信号，将筛选得到的老人活动信号进行数字化编码并提取集合属性码。

根据本发明实施例，所述信号处理包括：利用处理器依据预定方式将提取的集合属性码与正常数据集进行集合属性比对，并得出是否满足异常提醒触发条件的结论。如果满足异常提醒触发条件，则继续将提取的活动集合属性码和危险数据子集进行集合属性比对，并得出是否满足跌倒报警触发条件的结论。

根据本发明实施例，该方法进一步包括：短信模块通过移动运营商网络推送老人异常活动提醒至紧急联系人电话号码和/或第三方服务平台，提醒予以关注。

根据本发明实施例，该方法进一步包括：电话模块通过移动运营商网络发送报警语音电话至紧急联系人电话号码和/或第三方服务平台。

根据本发明实施例，该方法进一步包括：定位模块通过移动运营商网络发送获取的实时定位信息至紧急联系人电话号码和/或第三方服务平台。

智能学习型老人跌倒检测报警装置，是通过检测当前行为数据的集合属性是否属于异常数据集或危险数据子集作为触发条件，采用异常提醒和/或远程报警方式实现对老人跌倒的检测报警的装置。下面结合附图2所示功能模块图介绍。

智能学习型老人跌倒检测报警装置分为检测单元、报警单元、存储单元、电源单元、联结单元五个单元。

检测单元是检测报警触发条件是否成立的单元，包括采集模块、识别模块、处理模块。采集模块：各种传感器实时采集包括脚部压力、速度、加速度、空间位置等数据，依据预定方式对采集到的数据进行优化处理，提高信噪比。识别模块：比较器依据预定方式筛选优化后数据中可能存在的老人活动数据，用以分离活动数据和非活动数据，将筛选得到的老人活动数据进行数字化编码并提取集合属性码。处理模块：处理器依据预定方式将提取的集合属性码与正常数据集进行集合属性比对，并得出是否满足异常提醒触发条件的结论。如果满足异常提醒触发条件，则继续将提取的活动集合属性码和危险数据子集进行集合属性比对，并得出是否满足跌倒报警触发条件的结论。

报警单元是指采用异常提醒和/或远程报警方式实现分级报警的单元，可分为短信模块、电话模块、定位模块。短信推送：短信模块将存储器预设的异常推送短信文本通过移动运营商网络发送至存储器预设的紧急联系人电话号码/或第三方服务平台，提醒予以关注；电话报警：电话模块将报警语音通过移动运营商网络发送至紧急联系人电话号码和/或第三方服务平台；实时定位：定位模块将实时定位信息通过移动运营商网络发送至紧急联系人电话号码和/或第三方服务平台。

存储单元包括易失性存储介质和非易失存储介质，用于存储包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其他程序模块以及程序数据、预设数据、紧急联系人电话号码、异常推送短信文本、位置信息以及其他数据。

电源单元包括电池和电源管理模块，用于为装置提供电力支持。

联结单元用于提供相互的联结通道。

智能学习型老人跌倒检测报警的应用是指所述智能学习型老人跌倒检测报警方法/装置在实际产品/服务中的应用。老人跌倒在现实生活中毕竟是低频发生的应用场景。将跌倒报警应用与其他与老人相关的高频应用相结合，有助于扩大使用范围，丰富用户体验，精准化用户特征，为以后各种养老干预措施提供支撑，危急时刻真正发挥报警求助脱困的作用，更好的满足广大群众的安全需求和健康需求，有利于促进社会和谐。

智能学习型老人跌倒检测报警的应用分为“加法”应用和“减法”应用。

“减法”应用是指：运用所述智能学习型老人跌倒检测报警的方法，将智能学习型老人跌倒检测报警方法应用于现有产品/服务中，包括但不限于移动终端、智能产品、可穿戴式设备、辅助医疗设备、养老服务等，使现有产品/服务具备智能学习型老人跌倒检测报警功能。

“加法”应用是指：运用智能学习型老人跌倒检测报警装置，根据需要而增添其他功能以丰富用户体验，包括但不限于舒适指标、运动指标、生理指标等。“加法”应用包括但不限于以下：按摩、通风、恒温、加热、发电、充电、照明等，采集步幅、步频等计算活动距离、活动量等，采集心跳、血压、体温、血氧浓度等生理数据，增加对老人各项生命指标的检测。

显然，所描述的应用是本发明一部分应用，而不是全部的应用。基于本发明中的应用，本领域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应用，都属于本发明保护的范围。

附图说明

图1为本发明所述智能学习型老人跌倒检测报警方法的框架结构图。

图2为本发明所述智能学习型老人跌倒检测报警装置的功能模块图。

图3为本发明所述智能学习型老人跌倒检测报警方法实施例的数据流程图。

具体实施方式

为了使本发明的技术方案更加清楚、明白，以下参照附图并举实施例，对本发明所述方案进行进一步说明。显然，所描述的实施例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。

下面通过具体的实施步骤来进一步理解所述智能学习型老人跌倒检测报警方法的数据流程，如图3所示：

步骤一:采集模块(传感器)开始实时采集数据信号，包括脚部压力、速度、加速度、空间位置等，并按照预定方式对采集到的数据信号进行优化处理，提高信噪比；步骤二：依据程序检测筛选数据中的老人活动信号，用以分离活动信号和非活动信号，如果未检测筛选到活动信号，则返回步骤一继续；步骤三：依据程序将上述筛选后的活动信号进行数字化编码，并提取集合属性码；步骤四：依据程序将提取的集合属性码与存储器中的正常活动集进行集合属性比对，如果一致，则返回步骤一继续；步骤五：依据程序将提取的集合属性码与存储器中的危险活动子集进行集合属性比对，如果不一致，则跳转步骤八继续；步骤六：电话模块将存储器中的预设报警语音电话通过移动运营商网络发送至存储器预设的紧急联系人手机号码和/或第三方服务平台；步骤七：定位模块将实时的定位信息通过移动运营商网络发送至存储器预设的紧急联系人手机号码和/或第三方服务平台；步骤八：短信模块将存储器中的预设异常推送短信文本通过移动运营商网络推送至存储器预设的紧急联系人手机号码和/或第三方服务平台，返回步骤一继续。

下面通过具体的实施例来进一步理解智能学习型老人跌倒检测报警装置的功能模块及其相互关系。如图2所示，智能学习型老人跌倒检测报警装置包括：检测单元13、报警单元14、存储单元15、电源单元16、联接单元17。所述检测单元13是检测报警触发条件是否成立的单元；所述报警单元14是指采用异常提醒、远程报警实现检测报警的单元；所述存储单元15用于存储包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其他程序模块以及程序数据、预设数据、紧急联系人电话号码、异常推送短信文本、位置信息以及其他数据；所述电源单元16用于为装置提供电力支持；所述联结单元17用于提供相互的联结通道。

进一步的，所述检测单元13包括:采集模块131、识别模块132、处理模块133，所述采集模块131包括：各种传感器实时采集包括脚部压力、速度、加速度、空间位置等数据，依据预定方式对采集到的数据进行优化处理，提高信噪比；所述识别模块132包括：比较器依据预定方式筛选优化后数据中可能存在的老人活动数据，用以分离活动数据和非活动数据，将筛选得到的老人活动数据进行数字化编码并提取集合属性码；所述处理模块133包括：处理器依据预定方式将提取的集合属性码与正常数据集进行集合属性比对，并得出是否满足异常提醒触发条件的结论。如果满足异常提醒触发条件，则继续将提取的活动集合属性码和危险数据子集进行集合属性比对，并得出是否满足跌倒报警触发条件的结论。

进一步的，所述报警单元14包括：短信模块141、电话模块142、定位模块143，包括但不限于通过短信模块141发送预设异常推送短信至预设紧急联系人电话号码和/或第三方服务平台，通过电话模块142将报警语音通过移动运营商网络发送至紧急联系人电话号码和/或第三方服务平台，定位模块143将实时定位信息通过移动运营商网络发送至紧急联系人电话号码和/或第三方服务平台。

进一步的，所述存储单元15包括易失性存储介质和非易失存储介质。

进一步的，所述电源单元16包括电池和电源管理模块。

另外，应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。