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无需穿戴便能预测老人跌倒的传感器系统
2016-09-04 14:36:40   来源:麦姆斯咨询   评论:0   点击:

麦姆斯咨询消息,根据密苏里大学发布的研究成果,在某些情况下,能够提前三周预测到老年人跌倒的可能性。密苏里大学老年人看护研究中心主任、电子计算机工程教授Marjorie Skubic表示:“我们开发了一款无需穿戴的传感器系统,能够测量家中老年人的行走模式。”

麦姆斯咨询消息,根据密苏里大学发布的研究成果,在某些情况下,能够提前三周预测到老年人跌倒的可能性。

密苏里大学老年人看护研究中心主任、电子计算机工程教授Marjorie Skubic表示:“我们开发了一款无需穿戴的传感器系统,能够测量家中老年人的行走模式,包括他们的步速和步幅。”

上图来自一断记录中的影像,影像中的人被识别后显示为三文鱼色,地板为蓝色

上图来自一断记录中的影像,影像中的人被识别后显示为三文鱼色,地板为蓝色

传感器系统的分析结果显示,被测人的步速下降5厘米/秒,就意味着未来三周内存在86.3%的跌倒可能,步幅长度的缩短,也预示着未来三周内存在50.6%的跌倒可能。

根据《西方护理研究杂志》(Western Journal of Nursing Research)上的论文《利用嵌入式传感器预测独居人员的步速改变和跌倒》的摘要,该研究显示,当独居人员的步速改变量累积达到2.54厘米/秒时,其三周内发生跌倒的概率大约是步速不变时的4.22倍。

这项研究在TigerPlace看护中心的10个房间中安装了传感器系统,该传感器系统包括一个麦克风阵列,一个Microsoft Kinect深度摄像头,以及一个双摄像头系统。通过双摄像头系统的正交视图,可以获取人体轮廓,从而由此创建人体3D影像模型。

研究人员为深度摄像头和双摄像头系统开发了被动步态分析算法。

近期,来自同一个研究团队的研究人员指出,在看护中心,将护理协调结合该传感器系统,将使该中心的老年人平均能够独立生活4年(这一数字全美仅为22个月)。

据悉,密苏里大学的另一项研究将对跌倒行为进行自动检测。

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