一种基于Kinect的跌倒检测及报警系统及其操作方法技术方案

本发明专利技术涉及一种跌倒检测及报警系统及其操作方法，旨在应用Kinect的骨骼节点的数据检测等功能以及相应的软硬件搭配，实现以非接触的方式让老年人的活动信息与计算机进行交互。本发明专利技术的主要工作是在不影响老人正常生活的情况下通过对人体骨骼数据的采集，获取骨骼节点的三维坐标，计算出人体重心在空间中的位置及速度，通过判断人体重力作用线是否超出支撑面范围以及重心在竖直方向和水平方向的移动速度大小，实现对跌倒的准确检测。此外本发明专利技术还创新性地在以视频通话、深度图像和彩色图像传输、短信提醒三种方式进行报警。最后本发明专利技术搭建了自动跟踪人体旋转的云台，编写相关软件界面，完成基于Kinect的跌倒检测及报警系统。

Fall detection and alarm system based on Kinect and operation method thereof

The invention relates to a fall detection and alarm system and its operation method, the application of Kinect to joint data detection and other functions and corresponding software and hardware collocation, to achieve non-contact way to get information and computer activities of the elderly to interact. The main work of the present invention is based on the data collected in the bones of the human body does not affect the normal life of the elderly under the condition of three-dimensional coordinates for skeletal nodes, calculate the position and speed of the body center of gravity in space, the moving speed to determine the human body gravity line is beyond the scope of the supporting surface and the center of gravity in the vertical direction and horizontal direction the size of the realization of the accurate detection of falls. In addition, the invention also innovatively carries out the alarm in three ways: the video call, the depth image and the color image transmission, and the short message reminding. Finally, the invention constructs the automatic tracking of the human body rotation of the pan, the preparation of the relevant software interface, the completion of the fall detection and alarm system based on Kinect.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及家庭监护领域，特别涉及跌倒检测领域，具体是指一种跌倒检测及报警系统。
技术介绍
目前的跌倒检测技术根据获取跌倒信息手段的不同可以分为：(1)用户自主启动型报警系统用户在摔倒之后必须没有失去意识，有一定的活动能力，并且用户不能是患有老年痴呆或者其他精神疾病的老年人。这使得很多情况的跌倒无法被检测和识别。(2)基于穿戴式的跌倒探测系统这种检测系统可以实时监测人体的活动，当人体的运动参数发生改变时，通过算法判断是否发生了跌倒。但这种系统需要随身携带，比较不方便，可能会影响用户的正常生活。(3)基于视频装置的跌倒探测系统基于视频装置的跌倒探测系统是指通过视频监测技术来对人的姿态进行监控，达到在人体跌倒之后进行识别的系统。其准确度及报警有效性仍需提高。因此，急需一个系统，其既可以不影响用户生活，又可以实时监控人体活动达到准确识别跌倒并有效进行报警。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服了上述现有技术中的缺点，提供一种基于kinect的跌倒检测及报警系统。该系统准确度高、做到实时监控又不影响用户正常生活、能以视频通话、邮件传输、短信提醒三种方式进行报警。为了实现上述的目的，本专利技术的一种跌倒检测及报警系统具有如下构成：一种基于Kinect的跌倒检测及报警系统，包括：数据采集单元，由Kinect组件构成，用于检测用户的运动状态；数据处理单元，由电脑及应用程序模块构成，能够处理跌倒检测单元传递来的数据，得出用户跌倒提示；其特征在于：通过数据采集单元得到用户骨骼节点信息；数据处理单元根据用户骨骼节点信息通过建立人体重心、重力作用线及重力支撑面模型来进行用户跌倒检测。所述数据采集单元通过对人体骨骼数据的采集，用以判断人体重心位置信息。所述数据采集单元用Kinect组件进行用户骨骼的构造和追踪，并将骨骼节点的三维坐标提供给数据处理单元。数据处理单元中的应用程序首先会分别计算11个部分单独的重心位置。之后乘上相应的比例相加得到整体的重心位置；数据处理单元根据重心位置建立三维坐标，形成重力作用线的模型；此外，数据处理单元以用户双脚的重心位置作为焦点，双脚的重心位置间距的两倍作为长轴长，脚长的两倍作为短轴长，在双脚所处平面建立椭圆形的重力支撑面模型；当重力作用线超出了重力支撑面的范围，数据处理单元会判定用户具有跌倒的趋势。所述数据处理单元的应用程序模块采用KinectSDK软件平台进行开发，达到跌倒检测的功能。所述数据处理单元采用重心速度阈值法实现对各种跌倒情况的检测，所采用阈值由实验法取得。优选的，本专利技术还包括Kinect姿态调整单元，由云台组件构成，用于辅助数据采集单元进行视角变化；Kinect姿态调整单元同时与数据处理单元相连，通过分析跌倒检测单元的数据对Kinect姿态调整单元进行角度调节。所述云台组件由Netduino控制，能自动跟踪人体旋转。优选的，本专利技术还包括报警单元，由所述数据处理单元的电脑和报警软件模块构成，用于在得到数据处理单元做出的用户跌倒提示后，对外发出报警。所述报警单元以视频通话方式进行报警。所述报警单元以深度图像和彩色图像传输方式进行报警。所述报警单元以短信提醒方式进行报警。一种操作基于Kinect的跌倒检测及报警系统的方法，所述方法包括：(一)数据采集单元监控用户的运动状态，并获得用户骨骼节点数据；(二)(1)数据处理单元分析用户骨骼跌点数据；(2)数据处理单元利用软件系统获得用户重心位置；(3)数据处理单元利用阈值法判断用户行为状态；(三)数据处理单元在得出用户跌倒的判断后，向报警单元发出信号；(四)报警单元在得到数据处理单元做出的用户跌倒提示后，对外发出报警。所述Kinect组件通过KinectSDK系统开发工具包中相应API应用程序接口获得监测对象的人体骨骼数据(即人体动作数据)，KinectforWindowsSDK主要以Windows7为平台进行开放，设计，内含驱动程序、丰富的原始感测数据流程式开发接口(RawSensorStreamsAPI)、自然用户接口、安装文件以及参考数据。在本设计中，该SDK主要能调用的功能模块包括：1，信息采集模块：Kinect本身具有距离传感器、彩色摄影机，本专利技术可以利用其硬件组合获得初步的原始信息。2，骨架追踪：KinectSDK能够追踪Kinect视野内用户的骨架影像，并通过程序模块计算获得人体重心的实时数据。采用KinectSDK建立的主程序，结合本专利技术的硬件，可以在不影响老人正常生活的情况下通过对人体骨骼数据的采集，获取骨骼节点的三维坐标，计算出人体重心在空间中的位置及速度。本专利技术通过判断人体重力作用线是否超出支撑面范围来确定人体是否处于一个平衡状态。当人体状态不平衡时，本专利技术判断重心在竖直方向和水平方向的移动速度大小是否超过阈值，实现对跌倒的检测。检测到跌倒后，本专利技术将以视频通话、深度图像和彩色图像传输、短信提醒三种方式进行报警，使用户的家人能以最为直观、全面的方式了解用户情况，从而及时采取最佳的救助措施。由于Kinect的视角场有限，只能达到43°(垂直方向)和57°(水平方向)可视范围。老人如果离开了其视角场或是处在视角场的边缘就会给监护带来一定障碍。本系统搭建了一个可以自动跟踪人体转动的云台来“扩大”Kinect的视角场。基于Netduino具有编程语言与环境均与主程序相同，且运算速度快等优点。本系统采用其作为云台控制器。Netduino基于微软的.NETMicroFramework，采用Atmel的32位ARM7，频率48MHz，内存为128K，RAM为60K。可以进行仿真与在线调试。PWM输出常被当做模拟输出用，最高电压平均是3.3V。在完成骨骼节点三维坐标数据采集的主程序中，根据体感得出的人体重心距Kinect坐标系Z轴的距离及其落在的空间卦限，通过一系列算法计算出云平台马达需要的DutyCycle。本系统中采用的马达经实验测定DutyCycle为0.48时停转，大于0.48时正传，小于0.48是反转。主程序将计算出的DutyCycle通过无线网络，以Udp协议的方式传输至控制云台的Netduino副程序，进一步操作云平台的适应性动作。最后本专利技术编写相关软件界面，完成基于Kinect的跌倒检测及报警系统。附图说明图1是本专利技术的系统硬件的实施示意图。图2是系统简要程序框图。图3是重心在空间中的速度阈值实验原始数据图4是准确度实验数据。具体实施方式为了能够更清楚地理解本专利技术的
技术实现思路
，特举以下实施例详细说明。一、系统构成如图1所示，本专利技术的该跌倒检测及报警系统，包括数据采集单元1，由Kinect组件构成，用于检测用户5的运动状态；Kinect姿态调整单元2，由云台组件构成，用于辅助数据采集单元进行视角变化；数据处理单元3，由电脑及Ki本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Kinect的跌倒检测系统，包括：数据采集单元，由Kinect组件构成，用于检测用户的运动状态；数据处理单元，由电脑及应用程序模块构成，能够处理跌倒检测单元传递来的数据，得出用户跌倒提示；其特征在于：通过数据采集单元得到用户骨骼节点信息；数据处理单元根据用户骨骼节点信息通过建立人体重心、重力作用线及重力支撑面模型来进行用户跌倒检测。

【技术特征摘要】
1.一种基于Kinect的跌倒检测系统，包括：数据采集单元，由Kinect组件构成，用于检测用
户的运动状态；数据处理单元，由电脑及应用程序模块构成，能够处理跌倒检测单元传递
来的数据，得出用户跌倒提示；其特征在于：通过数据采集单元得到用户骨骼节点信息；
数据处理单元根据用户骨骼节点信息通过建立人体重心、重力作用线及重力支撑面模型来
进行用户跌倒检测。
2.如权利要求1所述的基于Kinect的跌倒检测系统，其特征在于，所述数据采集单元通过对
人体骨骼数据的采集，用以判断人体重心位置信息。
3.如权利要求1所述的基于Kinect的跌倒检测系统，其特征在于，所述数据处理单元的应用
程序模块采用KinectSDK软件平台进行开发，达到跌倒检测的功能。
4.如权利要求1所述的基于Kinect的跌倒检测系统，其特征在于，所述数据采集单元用Kinect
组件进行用户骨骼的构造和追踪，并将骨骼节点的三维坐标提供给数据处理单元。数据处
理单元中的应用程序首先会分别计算11个部分单独的重心位置。之后乘上相应的比例相加
得到整体的重心位置；数据处理单元根据重心位置建立三维坐标，形成重力作用线的模型；
此外，数据处理单元以用户双脚的重心位置作为焦点，双脚的重心位置间距的两倍作为长
轴长，脚长的两倍作为短轴长，在双脚所处平面建立椭圆形的重力支撑面模型；当重力作
用线超出了重力支撑面的范围，数据处理单元会判定用户具有跌倒的趋势。
5.如权利要求1所述的基于Kinect的跌倒检测系统，其特征在于，所述数据处理单元采用重
心速度阈值法实现对各种跌倒情况的检测，所采用阈值由实验法取得。
6.如权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴诗蕊，
申请(专利权)人：吴诗蕊，
类型：发明
国别省市：上海;31