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    基于人體行為模型的跌倒行為檢測方法①

    2020-06-20 07:32:12徐九韻連佳欣
    關(guān)鍵詞:人體模型關(guān)節(jié)點(diǎn)父子

    徐九韻,連佳欣

    1(中國石油大學(xué)(華東) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,青島 266580)

    2(中國石油大學(xué)(華東) 海洋與空間信息學(xué)院,青島 266580)

    1 引言

    人體跌倒指的是由于身體機(jī)能失調(diào),平衡能力不足等原因引起的事故,隨著社會的發(fā)展,人口老齡化也呈現(xiàn)上升的的趨勢,由于跌倒引起的老人受傷甚至是死亡事故日漸增長,預(yù)防和救治跌倒的老人已經(jīng)成為社會上愈發(fā)關(guān)注的焦點(diǎn),為了減輕老人因跌倒而產(chǎn)生的傷害,跌倒檢系統(tǒng)也日漸完善,但我們所了解到的大部分的檢測系統(tǒng)分為基于環(huán)境感知類的跌倒檢測和基于三維傳感器的跌到檢測法;環(huán)境感知類中視頻圖像檢測方法由于存在成本高、區(qū)域局限性、隱私問題,不能高效精準(zhǔn)的對跌倒的老人進(jìn)行報警;三維傳感器又分為穿戴式設(shè)備檢測、地面?zhèn)鞲衅鳌毫鞲衅骱蛢?nèi)置加速度傳感器、陀螺儀等檢測方法、但由于傳感器佩戴位置的不同、閾值處理靈敏度、跌倒產(chǎn)生的壓力不同外界因素的影響會導(dǎo)致檢測結(jié)果不精確.所以為了老人在跌倒的時候更精準(zhǔn)的檢測并預(yù)警,使老人因跌倒而造成的傷害甚至是死亡的風(fēng)險降到最低,所以關(guān)于跌倒檢測的研究是有重要意義的.

    針對目前跌倒研究準(zhǔn)確性低、誤報率高等缺陷,本文提出一種基于人體模型的空間三維坐標(biāo)關(guān)節(jié)點(diǎn)的跌倒檢測方法,該方法首先是通過構(gòu)建父子節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的人體模型結(jié)構(gòu),然后對人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的空間三維坐標(biāo)進(jìn)行位置預(yù)測,并將子節(jié)點(diǎn)的空間三維預(yù)測位置聚合到父關(guān)節(jié)點(diǎn)以達(dá)到對跌倒行為的精準(zhǔn)檢測,最后通過實(shí)驗(yàn)證明了該方法的準(zhǔn)確性與可行性.

    2 相關(guān)研究

    目前已有得研究成果中,針對老人跌倒檢測主要有兩類技術(shù):

    (1)基于環(huán)境感知類的跌倒檢測[1-3],該種技術(shù)主要是通過日常生活中的視頻檢測系統(tǒng),監(jiān)視老人的的日常行為活動,并利用決策樹、樸素貝葉斯、K 均值聚類等監(jiān)督分類模型算法對其行動特征進(jìn)行跌倒分析,該種方法雖然可以達(dá)到很高的準(zhǔn)確率,但由于制作的成本過高,檢測的范圍存在局限性,隱私容易發(fā)生泄漏等問題.

    (2)基于三維傳感數(shù)據(jù)的跌倒檢測:該種技術(shù)又可以分為加速度閾值處理法[4.5]、壓力傳感器、地面?zhèn)鞲衅鞯却┐魇絻?nèi)置傳感器檢測設(shè)備[6-13],加速度閾值法由于對數(shù)據(jù)的計算量很小,所以長時間的檢測過程中會產(chǎn)生誤報的問題,相比閾值法利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對壓力傳感器獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行跌倒分析在靈敏度、準(zhǔn)確性、高效性等方面有顯著提高,但是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型對跌倒分析的時候受到行為特征、分類算法等因素的影響、在對一些常見的運(yùn)動進(jìn)行分析時候會產(chǎn)生很大的錯誤率.

    3 基于三維坐標(biāo)的人體行為建模

    3.1 人體行為模型的構(gòu)建

    在對人體模型掃描重構(gòu)的過程中,由于人體關(guān)節(jié)自由度相對較多,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,為了對關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行高效預(yù)測所以在人體建模的過程中首先以脊柱中的胝椎關(guān)節(jié)作為人體骨骼模型的父節(jié)點(diǎn),而后按照人體模型的結(jié)構(gòu)向四肢延伸,形成一種父子節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的骨骼結(jié)構(gòu),從而架構(gòu)出基本的人體模型.

    人體關(guān)節(jié)模型搭建完成之后,每個人體關(guān)節(jié)點(diǎn)都會處于當(dāng)前的三維坐標(biāo)系之中,所以在對行為運(yùn)動分析時,要充分考慮父子關(guān)節(jié)點(diǎn)所處空間的三維坐標(biāo)位置變化,并且需要考慮到在運(yùn)動過程中經(jīng)常性做出例如手臂環(huán)繞等重復(fù)性的動作的時候,手臂當(dāng)前子關(guān)節(jié)的空間位置會發(fā)生變化,但是父關(guān)節(jié)所處的身體中心的全局坐標(biāo)未發(fā)生變化,因此需要建立以父關(guān)節(jié)為原點(diǎn)全局坐標(biāo)系,各個子關(guān)節(jié)點(diǎn)為局部坐標(biāo)系的關(guān)節(jié)三維空間坐標(biāo)軸.只有父子關(guān)節(jié)點(diǎn)所處的三維位置空間同時發(fā)生變化的時候才會判定為跌倒?fàn)顟B(tài).

    3.2 三維關(guān)節(jié)坐標(biāo)的映射

    因?yàn)榇蟛糠謱?shí)驗(yàn)中的人體行為關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)獲取的只有二維平面坐標(biāo),這就導(dǎo)致了在實(shí)際運(yùn)動過程中會產(chǎn)生關(guān)節(jié)點(diǎn)位置預(yù)測結(jié)果不精確等局限性,然而人體在運(yùn)動過程中各個肢體節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)所處于的是空間三維平面,所以為了解決這一問題,我們需要對相應(yīng)的關(guān)節(jié)點(diǎn)二維平面坐標(biāo)進(jìn)行映射處理,將肢體節(jié)點(diǎn)的二維平面坐標(biāo)(x,y)映射到三維空間中形成F(x,y,z)=Φ(xn,yn,z).如圖1.

    圖1 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

    為了實(shí)現(xiàn)二維到三維的映射關(guān)系,我們需要在二維平面上任取3 個點(diǎn)(xj,yj)(xp,yp)(xs,ys)坐標(biāo),然后在構(gòu)建的三維坐標(biāo)系中同樣的選取3 個點(diǎn)的坐標(biāo)(xd,yd,zd)(xe,ye,ze)(xg,yg,zg),然后我們通過坐標(biāo)平移和旋轉(zhuǎn)的方式讓兩個平面中的點(diǎn)一一對應(yīng),形成一種特殊的映射關(guān)系,也就是讓所選的點(diǎn)重合,形成三維坐標(biāo)

    但是需要注意的是此時點(diǎn)所處的坐標(biāo)系是不同的.如圖2所示.

    圖2 坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)

    我們可以將人體模型的父子關(guān)節(jié)點(diǎn)所處的一個坐標(biāo)平面轉(zhuǎn)換為三維空間坐標(biāo)軸中的一個橫切的平面,也就是說關(guān)節(jié)點(diǎn)所處的平面與三維空間的橫切面是平行的,經(jīng)過坐標(biāo)變換后可以看出兩個不同的平面Z 軸的高度相同,這樣用函數(shù)表示就變成了F(x,y,z)=F(xn,yn,z),如圖3所示.

    圖3 坐標(biāo)平移

    將兩個平面的坐標(biāo)經(jīng)過旋轉(zhuǎn),使得A1面和A2面的其中一點(diǎn)重合,然后圍繞原點(diǎn)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放操作,使A1和A2重合,如圖4.

    圖4 旋轉(zhuǎn)縮放圖

    為了求出映射后的三維坐標(biāo),我們需要對經(jīng)過旋轉(zhuǎn)、縮放后的兩V1個平面坐標(biāo)進(jìn)行矩陣變換,得到映射后的關(guān)節(jié)點(diǎn)三維坐標(biāo).我們首先可以用Vx來表示平面中兩點(diǎn)之間的向量的坐標(biāo),然后通過TV1=V2進(jìn)行向量矩陣變換,對向量Vx進(jìn)行線性變化可以得到V1=(xd-xe,yd-ye).所以定義兩個平面矩陣和T矩陣如下:

    其次,在A1上定義一個點(diǎn)m(xm,ym),然后利用vm=(xm-xe,ym-xe)來表示m點(diǎn)到e點(diǎn)的向量的坐標(biāo),經(jīng)過矩陣變換后的A2面上存在一個與m相對應(yīng)的點(diǎn)n(xf,yf),并且點(diǎn)n到點(diǎn)j的距離可以表示為Vn=(xn-xf,yn-xf).

    通過逆矩陣變換求解TA1=A2然 后通過m(xm,ym)與n(xn,yn)的 矩陣計算求xn和yn.式(2)如下:

    根據(jù)上面公式可以推導(dǎo)式(3)如下:

    所以輸入(x,y)的二維坐標(biāo)后,最后經(jīng)過三維坐標(biāo)映射之后得到關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置xn,yn,zn后形成映射后的三維坐標(biāo).

    3.3 跌倒檢測模型的構(gòu)建

    在得到三維坐標(biāo)后,我們需要對關(guān)節(jié)點(diǎn)所對應(yīng)的三維坐標(biāo)進(jìn)行目標(biāo)概率位置預(yù)測,首先根據(jù)人體的關(guān)節(jié)自由度,按照父子關(guān)節(jié)點(diǎn)層級結(jié)構(gòu),通過父節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性沿四肢延伸到整個系統(tǒng)模型,并由此構(gòu)建出一種骨骼關(guān)節(jié)樹的結(jié)構(gòu),我們可以從人體模型的末端開始計算,最底層的自關(guān)節(jié)點(diǎn)相對應(yīng)的父節(jié)點(diǎn)的數(shù)量關(guān)系我們可以看做一個等比關(guān)系.這樣我們可以計算父關(guān)節(jié)與子關(guān)節(jié)點(diǎn)數(shù)列之和公式如下:

    當(dāng)其中一個關(guān)節(jié)處于人體模型的X 層的L個節(jié)點(diǎn)的時候,則可以得出該節(jié)點(diǎn)的位置位為2x-1加上L個節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo),那么其子節(jié)點(diǎn)就是第k+1 層第2x+(L-1)×2+1以 及第2x+(L-1)×2+2 個子左節(jié)點(diǎn)-父節(jié)點(diǎn)=2x-1+L-1,所以可以得出2 倍的父節(jié)點(diǎn)等于相對應(yīng)的所有子節(jié)點(diǎn)-2,而后根據(jù)父子節(jié)點(diǎn)的鏈接關(guān)系構(gòu)建出人體模型,最后將人體關(guān)節(jié)點(diǎn)模型分割為N×N個單元格的平面圖,如圖5.

    圖5 關(guān)節(jié)點(diǎn)位置模型

    圖5中我們可以看出不同的子關(guān)節(jié)點(diǎn)落在不同的單元格內(nèi),通過單元格來預(yù)測模型中父子關(guān)節(jié)點(diǎn)位置的變化,首先為了確保人體行為運(yùn)動過程中的父子關(guān)節(jié)點(diǎn)落于單元格中以及對關(guān)節(jié)點(diǎn)運(yùn)動過程中的位置預(yù)測變化值,我們需要設(shè)置兩個變量作為衡量關(guān)節(jié)點(diǎn)與單元格之間位置的變化性以確保對運(yùn)動過程中關(guān)節(jié)點(diǎn)實(shí)時所處的空間位置進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測,因此我們設(shè)置一個置信度P和關(guān)節(jié)點(diǎn)node,當(dāng)所要檢測的關(guān)節(jié)點(diǎn)node的位置落于單元格中那么相應(yīng)的置信度P就會變成1,如果關(guān)節(jié)點(diǎn)node脫離相對應(yīng)的單元格,那么置信度設(shè)置為0,當(dāng)人體處于運(yùn)動過程中,關(guān)節(jié)點(diǎn)node在單元格空間內(nèi)的位置變化會趨于平穩(wěn),當(dāng)發(fā)生跌倒時候,關(guān)節(jié)點(diǎn)在單元格內(nèi)的位置會因?yàn)榈苟a(chǎn)生劇烈變化,這時候我們對跌倒進(jìn)行檢測需要考慮到兩方面:一方面是關(guān)節(jié)點(diǎn)node已經(jīng)脫離位置預(yù)測單元格,另一方面是關(guān)節(jié)點(diǎn)node仍位于單元格內(nèi),我們需要對兩種情況分別對跌倒行為進(jìn)行檢測,所以我們關(guān)節(jié)點(diǎn)node的單元格空間位置預(yù)測算法要分為兩部分.但是通過具體實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)關(guān)節(jié)點(diǎn)node在單元格預(yù)測處理過程中會因?yàn)閿?shù)據(jù)的跨度太大導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果不準(zhǔn)確,所以我們需要再設(shè)置兩個優(yōu)化參數(shù) λp和λnull,其中 λp控制子類關(guān)節(jié)點(diǎn)node的位置預(yù)測損失值,λnull控制關(guān)節(jié)點(diǎn)是否落入單元格內(nèi)的目標(biāo)損失.最后將處理損失值之后的的置信度與真實(shí)值對比,得到損失置信度公式如下:

    包含目標(biāo)關(guān)節(jié)點(diǎn)時候:

    不包含目標(biāo)關(guān)節(jié)點(diǎn)時候

    實(shí)驗(yàn)過程中除了存在置信度位置損失值之外,當(dāng)關(guān)節(jié)點(diǎn)落于的初始單元格邊框界的邊框大小也會對結(jié)果產(chǎn)生影響,這是因?yàn)樵趯?shí)驗(yàn)中如果關(guān)節(jié)點(diǎn)落于較小的單元格邊界框上的時候,那么相對應(yīng)的關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置預(yù)測會更加頻發(fā)的發(fā)生,導(dǎo)致子關(guān)節(jié)點(diǎn)的預(yù)測效果變化特性大,所以為了解決這個問題,我們將初始單元格的寬高兩個值變?yōu)闉楹?這樣就解決了因?yàn)檫吙蚪绱笮〔煌斐傻膶?shí)驗(yàn)誤差.公式如下:

    而后將映射后的三維坐標(biāo)代入到行為預(yù)測算法模型中,通過構(gòu)建的父子關(guān)節(jié)點(diǎn)運(yùn)動模型的坐標(biāo)位置預(yù)測值來對人體跌倒的行為進(jìn)行檢測,公式如下:

    當(dāng)利用父子關(guān)節(jié)點(diǎn)三維算法模型完成之后,將跌倒檢測算法導(dǎo)入到人體模型中,并模擬人體在空間三維坐標(biāo)軸中進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)動.模型在跌倒或者異常行為發(fā)生并在一段時間內(nèi)未恢復(fù)站立狀態(tài)時,相應(yīng)的關(guān)節(jié)點(diǎn)node所處單元格數(shù)據(jù)檢測會發(fā)生急劇誤差值轉(zhuǎn)換,這里的誤差值變化指的是,同一落于單元格內(nèi)的關(guān)節(jié)點(diǎn)在正常行為與發(fā)生跌倒行為的時候關(guān)節(jié)點(diǎn)相對于單元格內(nèi)的預(yù)測位置的差值以及關(guān)節(jié)點(diǎn)的兩種狀態(tài)的損失置信度差值,當(dāng)處于正常運(yùn)動過程中我們可以發(fā)現(xiàn)誤差值的前后轉(zhuǎn)換狀態(tài)會呈現(xiàn)出一種平穩(wěn)的狀態(tài),但是當(dāng)人體發(fā)生跌倒?fàn)顟B(tài)之后,可以發(fā)現(xiàn)各個關(guān)節(jié)點(diǎn)的置信度損失值脫離原本的運(yùn)動曲線,此時關(guān)節(jié)點(diǎn)的脫離原本正常運(yùn)動過程中的單元格,而后通過關(guān)節(jié)點(diǎn)的單元格位置預(yù)測算法的差值可以分析出跌倒前后關(guān)節(jié)點(diǎn)的三維空間映射坐標(biāo),對應(yīng)檢測的位置也發(fā)生劇烈變化,所以通過分析落于單元格內(nèi)的關(guān)節(jié)點(diǎn)的誤差變化來判斷人體是否處于跌倒?fàn)顟B(tài).行走模型圖如圖6所示.

    圖6 跌倒檢測模型圖

    4 跌倒檢測算法實(shí)現(xiàn)

    4.1 跌倒檢測算法概述

    跌倒關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置預(yù)測值與通過父子鏈接關(guān)系得關(guān)節(jié)點(diǎn)模型結(jié)構(gòu)可很好地檢測出當(dāng)前所處的行為狀態(tài),本文通過人體仿真模型模擬人體一系列的運(yùn)動,使老人的行為運(yùn)動可以更清楚的呈現(xiàn)出來,便于實(shí)驗(yàn)的觀察與研究,在實(shí)驗(yàn)結(jié)果中顯示出來的人體下蹲,戰(zhàn)立,以及跌倒的行為運(yùn)動都與真實(shí)運(yùn)動情況像符合.所以為了進(jìn)更精準(zhǔn)的跌倒檢測的研究,通過可穿戴設(shè)備中的內(nèi)置的RLS 位置傳感器,獲取身體佩戴位置關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置信息,而后映射為三維空間坐標(biāo),然后通過父子關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)進(jìn)行位置誤差值預(yù)測,本文提出的跌倒檢測算法流程圖如圖7所示.

    圖7 系統(tǒng)流程圖

    4.2 跌倒檢測算法詳述

    輸入:穿戴式傳感器獲取的當(dāng)前關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置數(shù)據(jù).

    1)通過穿戴式設(shè)備中的內(nèi)置的RLS 高性能微型磁編碼關(guān)節(jié)位置傳感器獲取當(dāng)前關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置信息數(shù)據(jù),計算出當(dāng)前實(shí)時關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置誤差值.

    2)依次對取出當(dāng)前關(guān)節(jié)點(diǎn)運(yùn)動位置的坐標(biāo)數(shù)據(jù)值進(jìn)行空間三維坐標(biāo)映射并輸入到位置誤差公式中進(jìn)行誤差值的計算.

    輸出:父子關(guān)節(jié)點(diǎn)所處的空間三維坐標(biāo)誤差值與真實(shí)值以及是否跌倒結(jié)果3 個數(shù)值.

    1)輸出相應(yīng)關(guān)節(jié)點(diǎn)映射出后的三維坐標(biāo)位置的誤差值,而后進(jìn)行位置誤差值與真實(shí)值的對比數(shù)據(jù)

    2)比較輸出的兩個值,如果位置誤差值遠(yuǎn)離當(dāng)前關(guān)節(jié)點(diǎn)位置真實(shí)值的運(yùn)動范圍,則證明人體已完全脫離正常行為運(yùn)動狀態(tài),處于跌倒?fàn)顟B(tài).

    算法過程詳述:

    1)根據(jù)父子關(guān)節(jié)點(diǎn)相互關(guān)聯(lián)性這一特點(diǎn)構(gòu)建出人體運(yùn)動學(xué)模型,并根據(jù)關(guān)節(jié)所處的左右子節(jié)點(diǎn)的位置關(guān)系推導(dǎo)出父類關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置信息,詳見本文第3.2 節(jié).

    2)將關(guān)節(jié)點(diǎn)所處的平面二維坐標(biāo)經(jīng)過坐標(biāo)平移,置換,翻轉(zhuǎn)以及矩陣變化等方法映射出二維平面關(guān)節(jié)點(diǎn)所處的三維空間坐標(biāo).利用推導(dǎo)出對應(yīng)節(jié)點(diǎn)所處的三維空間坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置.詳見本文3.1 節(jié).

    3)根據(jù)人體運(yùn)動模型的關(guān)節(jié)自由度將人體所處的空間劃分為N×N的空間單元格,而后根據(jù)落入單元格內(nèi)的關(guān)節(jié)點(diǎn)位置的置信度,預(yù)測誤差值等數(shù)據(jù)對關(guān)節(jié)點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)值與原始行為位置值進(jìn)行預(yù)測估計,判斷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是否處于異常行為狀態(tài),詳見本文3.3 節(jié).

    4)子節(jié)點(diǎn)的異常行為位置預(yù)測值計算后,根據(jù)父子節(jié)點(diǎn)的鏈接關(guān)系,推導(dǎo)出父節(jié)點(diǎn)的置信度與空間位置誤差值并與當(dāng)前父節(jié)點(diǎn)所處的單元格位置誤差值進(jìn)行數(shù)據(jù)比較分析,若父子節(jié)點(diǎn)同時處于跌倒行為則證明人體處于跌倒?fàn)顟B(tài).

    5 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)及分析

    實(shí)驗(yàn)中多次模擬人體從站立行為變?yōu)橄露走\(yùn)動以及跌倒最后恢復(fù)到站立這幾個階段的實(shí)驗(yàn)關(guān)節(jié)點(diǎn)誤差值數(shù)據(jù),圖中橫坐標(biāo)表示時間,縱坐標(biāo)表示關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置誤差值,從圖8我們可以看出,在跌倒?fàn)顟B(tài)發(fā)生時候,隨著時間的遞增所有落于單元格中的關(guān)節(jié)點(diǎn)預(yù)測位置相應(yīng)的誤差值數(shù)據(jù)會變化,從圖中橫坐標(biāo)0-5 這一段時間可以看出,人體做重復(fù)的上下蹲動作,所以關(guān)節(jié)點(diǎn)的誤差值會上下波動,然后5-10 這一段時間表示在跌倒發(fā)生之后,人體由于剛產(chǎn)生跌倒行為,人會掙扎起身,這個時候關(guān)節(jié)點(diǎn)的誤差值會小幅度波動,如果隨著時間增加關(guān)節(jié)誤差值的變化如10-20 這一段波形,那么證明人體已經(jīng)處于完全跌倒?fàn)顟B(tài),最后經(jīng)過一段時間,人體慢慢從跌倒恢復(fù)到站立的行為.

    圖8 關(guān)節(jié)誤差波動圖

    在進(jìn)行跌倒行為檢測的的時候,我們同時獲取人體模型運(yùn)動行為過程中關(guān)節(jié)點(diǎn)的空間位置數(shù)據(jù),然后在Matlab 環(huán)境中對關(guān)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,如圖9.

    圖9 節(jié)點(diǎn)空間位置變化曲線圖

    從圖9中我們可以看出,在本實(shí)驗(yàn)過程中,關(guān)節(jié)點(diǎn)位置由于站立狀態(tài),空間位置變化平穩(wěn),當(dāng)下蹲運(yùn)動發(fā)生時候,可以看出關(guān)節(jié)點(diǎn)的空間位置劇烈波動,當(dāng)發(fā)生跌倒行為時候,先是在所處空間位置不斷波動而后在低于正常站立空間位置后趨于平穩(wěn),而后恢復(fù)站立行走行為,關(guān)節(jié)點(diǎn)空間位置恢復(fù)到站立時候的行為數(shù)據(jù).

    但是相反的我們可以看出傳統(tǒng)的穿戴式檢測設(shè)備如果在相同時間段內(nèi)做同本實(shí)驗(yàn)相同的動作時候會發(fā)現(xiàn)當(dāng)人體重復(fù)不斷做下蹲的時候,由于穿戴設(shè)備位置等原因?qū)е聼o法識別下蹲運(yùn)動而產(chǎn)生誤報的問題,設(shè)備在跌倒的時間之前系統(tǒng)就發(fā)出跌倒預(yù)警,這是由于傳統(tǒng)穿戴式設(shè)備所檢測的位置很大程度影響到檢測的精確性,導(dǎo)致檢測結(jié)果不準(zhǔn)確.

    測試結(jié)果如表1及表2所示.

    表1 模型檢測實(shí)驗(yàn)

    表2 傳統(tǒng)穿戴式傳感器測試數(shù)據(jù)

    從表2中可以看出傳統(tǒng)穿戴式傳感器因?yàn)榇嬖谏眢w特定位置的局限性所以在做例如重復(fù)下蹲運(yùn)動時候會導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)結(jié)果出現(xiàn)很大的誤報率,但是本實(shí)驗(yàn)通過三維坐標(biāo)的映射關(guān)系以及父子節(jié)點(diǎn)的鏈接關(guān)系結(jié)構(gòu)模型可以有效的解決傳統(tǒng)穿戴式跌倒檢測設(shè)備的誤報率等問題,并且本實(shí)驗(yàn)多檢測的準(zhǔn)確度在99.7%,所以論文提出的檢測方法可以精準(zhǔn)的判斷出跌倒發(fā)生的狀態(tài).

    6 結(jié)論

    本文提出了一種基于人體模型的三維空間關(guān)節(jié)點(diǎn)檢測人體行為狀態(tài)的老人跌倒檢測方法,該方法可以將穿戴式傳感器設(shè)備放置于身體任何子關(guān)節(jié)的位置,通過穿戴式設(shè)備中內(nèi)置的RLS 位置傳感器來實(shí)時獲取當(dāng)前關(guān)節(jié)點(diǎn)得位置數(shù)據(jù),在獲取到行為關(guān)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)之后通過父子關(guān)節(jié)點(diǎn)關(guān)系建立父子鏈接的樹形結(jié)構(gòu)的人體模型,將子關(guān)節(jié)點(diǎn)所處的二維坐標(biāo)采用空間坐標(biāo)映射的方法映射到三維空間形成關(guān)節(jié)點(diǎn)三維空間坐標(biāo),而后對人體行為模型進(jìn)行空間平面切割,形成用于檢測關(guān)節(jié)點(diǎn)行為活動的單元格,然后對落于單元格內(nèi)的關(guān)節(jié)點(diǎn)三維空間坐標(biāo)進(jìn)行位置預(yù)測,通過子節(jié)點(diǎn)的位置預(yù)測函數(shù)預(yù)測出父節(jié)點(diǎn)的行為,最后通過父子節(jié)點(diǎn)的位置預(yù)測來判斷人體是否發(fā)生跌倒行為,實(shí)驗(yàn)最終證明該方法相較于傳統(tǒng)的穿戴式跌倒檢測設(shè)備在提高跌倒精確度以及減少誤報率等方面具有明顯提高.

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