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专利名称 | 一种基于智能家居的老人看护装置 |
申请号 | CN201310355723.9 | 申请日期 | 2013-08-15 |
法律状态 | 授权 | 申报国家 | 中国 |
公开/公告日 | 2013-11-20 | 公开/公告号 | CN103393412A |
优先权 | 暂无 | 优先权号 | 暂无 |
主分类号 | A61B5/0205 | IPC分类号 | A;6;1;B;5;/;0;2;0;5;;;A;6;1;B;5;/;1;0;3;;;G;0;8;B;2;1;/;0;4查看分类表>
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申请人 | 重庆邮电大学 | 申请人地址 | 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
变更
专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效 |
权利人 | 重庆邮电大学 | 当前权利人 | 重庆邮电大学 |
发明人 | 王平;付蔚;洪洋;董磊;蔡耀峰;汪银霞;李凌超 |
代理机构 | 北京同恒源知识产权代理有限公司 | 代理人 | 赵荣之 |
摘要
本发明公开了一种基于智能家居的老人看护装置,属于物联网技术领域。该装置包括体征检测终端、跌倒检测终端、远程服务器和个人移动终端;体征检测终端对人体的脉搏、体温、心率数据进行实时监测,并将数据发送至远程服务器;跌倒检测终端对人体加速度、姿态变化和地理位置进行实时监测,当检测到跌倒时,将报警信息与位置信息发送到远程服务器和个人移动终端,用户通过个人移动终端和登录远程服务器实时接收老人的跌倒状况信息。本装置在监护老人身体情况和跌倒情况的同时,还可以依托智能家居物联网,实现医务人员和家庭成员对该装置使用者的远程访问、监测和定位,实时关注老人的健康状况,以便在最短时间内提供救援和帮助。
1.一种基于智能家居的老人看护装置,其特征在于:包括体征检测终端、跌倒检测终端、远程服务器和个人移动终端;
体征检测终端对人体的脉搏、体温、心率数据进行实时监测,并将数据发送至远程服务器,用户通过登录远程服务器对上述体征数据进行浏览和观察;
跌倒检测终端对人体加速度、姿态变化和地理位置进行实时监测,当检测到跌倒时,将报警信息与位置信息发送到远程服务器和个人移动终端,用户通过个人移动终端和登录远程服务器实时接收老人的跌倒状况信息;
所述体征检测终端,包括核心控制器、IEEE 802.15.4e通信模块、体温检测模块、心电检测模块、脉搏检测模块和电源管理模块;通过医用数字式脉搏传感器、体温传感器、心率传感器,实时地采集老人的脉搏值、体温值和心率值,与预设的人体正常值进行对比、分析,显示比较结果,同时将实时的体征信息通过IEEE802.15.4e传感网集中到路由终端,转发至远程服务器,提供给远程网页访问;
所述跌倒检测终端,包括核心控制器、三轴加速度传感器、GPS定位模块、IEEE
802.15.4e通信模块、3G通信模块、Buzzer报警模块、电源管理模块和按键输入模块;三轴加速度传感器对人体加速度和姿态变化进行实时监测,以判断老人是否跌倒,当检测到跌倒情况时,GPS定位模块对老人的位置进行定位,Buzzer报警模块自动进行本地声光预警,IEEE 802.15.4e通信模块将位置与报警信息发送到老人监护人的PAD或医院的PC监护机上,或通过3G通信模块发送到老人监护人的手机上;
所述跌倒检测终端还支持老人主动报警与取消报警按钮功能,当老人未跌倒却突发疾病或身有不适时,可以通过按下“报警按钮”进行主动报警;当老人未跌倒而所述跌倒检测终端错误检测到老人跌倒时,可以通过按下“取消按钮”进行报警撤销;当老人跌倒而所述跌倒检测终端未检测到老人跌倒时,可以通过按下“报警按钮”进行主动报警;跌倒检测终端中的跌倒检测算法如下:首先检测按键,判断是否进入主动报警状态;若无主动报警信号输入,则检测老人是否有失重现象,当监测到人体合加速度SVM的值小于0.6g时,则认为人体出现失重状态;若有失重现象,则在失重一定时间内检测是否有冲击超重,检测到人体的合加速度SVM超过2.8g,则说明人体出现了超重状态;若有冲击超重,则在冲击超重一定时间内检测是否有静止,若检测到人体合加速度SVM值与重力加速度值一致,且在一段时间保持不变,则说明人体静止;若有静止现象,则读出此时Y轴的静态重力加速度分量,并计算它与重力加速度的比例关系,得到人体的身体姿态的变化情况,当确定人体姿态变化也超过了一定范围,那么就判断为检测到一次跌倒;若超过了预设值,则触发本地声光预警;预警10s后若未取消报警信号输入,则开始联网发送远程报警信息。
2.根据权利要求1所述的基于智能家居的老人看护装置,其特征在于:所述跌倒检测算法中 ax,ay,az为人体运动过程中腰部位置在三个坐标轴上测得的
加速度分量,由于实际应用的加速度传感器存在一定误差,通过0g偏移误差进行补偿,加速度传感器的X,Y,Z轴分别在人体的左右方向、上下方向和前后方向上,X0g,Z0g,Y1g分别为X,Z轴的0g测量值和Y轴的重力场测量值,合加速度SVM的大小与重力加速度的大小一致且为1g,经补偿后X,Z轴的实际加速度值为:Xactual=Xmeas-X0g,Zactual=Zmeas-Z0g,其中,Xactual,Zactual分别为X,Z轴的实际加速度,Xmeas,Zmeas分别为加速度传感器X,Z轴的读出值,由于Y轴在重力场中完成,从Y1g中减去Y轴的理想灵敏度SY得到Y轴的0g偏移值Y0g:Y0g=Y1g-SY,经补偿后Y轴的实际加速度为:Yactual=Ymeas-Y0g,其中Ymeas为加速度传感器Y轴的读出值。
3.根据权利要求1所述的基于智能家居的老人看护装置,其特征在于:所述体征检测终端和跌倒检测终端采用TI的MSP430F149芯片。
一种基于智能家居的老人看护装置\n技术领域\n[0001] 本发明属于物联网技术领域,涉及一种基于智能家居的老人看护装置。\n背景技术\n[0002] 随着社会人口老龄化趋势的加剧,老年人的健康状况、日常活动监护及医疗护理问题越来越受到重视。由于独生子女与空巢化家庭的增多,大多数老年人无法得到及时地监护。据资料调查显示,跌倒和突发疾病是造成我国65岁以上老年人伤害死亡的主要原因。针对老年人健康状况和易跌倒的问题,除了事前防范之外,更重要的是在老年人突发疾病或跌倒后,第一时间通知家人和医院,及时进行救护将伤害降到最低。\n[0003] 目前市场上的同类产品仅限于室内老人看护或仅有老人的跌倒检测装置,而室外监护、跌倒与体征监测相结合的看护方式还很少。现有的跌倒检测技术主要有三类:基于视频的跌倒检测系统,基于声学和振动的跌倒检测系统,基于穿戴式传感器的跌倒检测系统。\n[0004] 基于视频的跌倒检测系统,通过在家里不同区域安装一个或几个视频摄像头,不间断捕捉人体运动的画面,经图像处理算法分析确定人体是否具有跌倒特征。但是处理算法十分复杂,设备安装不方便,价格昂贵,且有可能泄露家人隐私。\n[0005] 基于声学与振动的跌倒检测系统,通过分析跌倒时的音频、振动频率来检测判断。\n但因为具有较多不可预料的客观因素影响,而无法得到较好的检测精度和检测效果。\n[0006] 基于穿戴式传感器的跌倒检测系统,通过嵌入微型传感器实时监测人体活动时的加速度或角速度等运动参数的变化和人体姿势的变化,经一定的检测算法判断人体是否发生跌倒。大部分传统的跌倒检测系统不具有定位与无线远程通讯功能。\n[0007] 现有的体征检测仪,多为医用器材,体积较大,不方便随身携带;同时,多需要握在手中进行测量,限制了行动范围,无法对使用者进行长期实时地跟踪,且不能对采集到的数据进行智能化的分析与处理;多不具有无线通讯功能,无法与用户监护人进行信息的远程监测与交互。因此,建立一套基于已有智能家居系统且更为完善、适用范围更广的老人看护装置是非常必要的。\n发明内容\n[0008] 有鉴于此,本发明的目的在于提供一种基于智能家居的老人看护装置,以实现对老年人身体状况和日常活动状况的实时监测,并及时将采集到的信息和异常状况通过无线网络反馈给老人的监护人和医院。\n[0009] 为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:\n[0010] 一种基于智能家居的老人看护装置,包括体征检测终端、跌倒检测终端、远程服务器和个人移动终端;体征检测终端对人体的脉搏、体温、心率数据进行实时监测,并将数据发送至远程服务器,用户通过登录远程服务器对上述体征数据进行浏览和观察;跌倒检测终端对人体加速度、姿态变化和地理位置进行实时监测,当检测到跌倒时,将报警信息与位置信息发送到远程服务器和个人移动终端,用户通过个人移动终端和登录远程服务器实时接收老人的跌倒状况信息。\n[0011] 进一步,所述体征检测终端,包括核心控制器、IEEE 802.15.4e通信模块、体温检测模块、心电检测模块、脉搏检测模块和电源管理模块;通过医用数字式脉搏传感器、体温传感器、心率传感器,实时地采集老人的脉搏值、体温值和心率值,与预设的人体正常值进行对比、分析,显示比较结果,同时将实时的体征信息通过IEEE802.15.4e传感网集中到路由终端,转发至远程服务器,提供给远程网页访问。\n[0012] 进一步,所述跌倒检测终端,包括核心控制器、三轴加速度传感器、GPS定位模块、IEEE802.15.4e通信模块、3G通信模块、Buzzer报警模块、电源管理模块和按键输入模块;\n三轴加速度传感器对人体加速度和姿态变化进行实时监测,以判断老人是否跌倒,当检测到跌倒情况时,GPS定位模块对老人的位置进行定位,Buzzer报警模块自动进行本地声光预警,IEEE802.15.4e通信模块将位置与报警信息发送到老人监护人的PAD或医院的PC监护机上,或通过3G通信模块发送到老人监护人的手机上。\n[0013] 进一步,所述跌倒检测终端还支持老人主动报警与取消报警按钮功能,当老人未跌倒却突发疾病或身有不适时,可以通过按下“报警按钮”进行主动报警;当老人未跌倒而所述跌倒检测终端错误检测到老人跌倒时,可以通过按下“取消按钮”进行报警撤销;当老人跌倒而所述跌倒检测终端未检测到老人跌倒时,可以通过按下“报警按钮”进行主动报警。\n[0014] 进一步,跌倒检测终端中的跌倒检测算法如下:首先检测按键,判断是否进入主动报警状态;若无主动报警信号输入,则检测老人是否有失重现象,当监测到人体合加速度SVM的值小于0.6g时,则认为人体出现失重状态;若有失重现象,则在失重一定时间内检测是否有冲击超重,检测到人体的合加速度SVM超过2.8g,则说明人体出现了超重状态;若有冲击超重,则在冲击超重一定时间内检测是否有静止,若检测到人体合加速度SVM值与重力加速度值一致,且在一段时间保持不变,则说明人体静止;若有静止现象,则读出此时Y轴的静态重力加速度分量,并计算它与重力加速度的比例关系,得到人体的身体姿态的变化情况,当确定人体姿态变化也超过了一定范围,那么就判断为检测到一次跌倒;若超过了预设值,则触发本地声光预警;预警10s后若未取消报警信号输入,则开始联网发送远程报警信息。\n[0015] 进一步,所述跌倒检测算法中 ax,ay,az为人体运动过程中腰\n部位置在三个坐标轴上测得的加速度分量,由于实际应用的加速度传感器存在一定误差,通过0g偏移误差进行补偿,加速度传感器的X,Y,Z轴分别在人体的左右方向、上下方向和前后方向上,X0g,Z0g,Y1g分别为X,Z轴的0g测量值和Y轴的重力场测量值,合加速度SVM的大小与重力加速度的大小一致且为1g,经补偿后X,Z轴的实际加速度值为:\n[0016] Xactual=Xmeas-X0g,Zactual=Zmeas-Z0g,其中,Xactual,Zactual分别为X,Z轴的实际加速度,Xmeas,Zmeas分别为加速度传感器X,Z轴的读出值,由于Y轴在重力场中完成,从Y1g中减去Y轴的理想灵敏度SY得到Y轴的0g偏移值Y0g:Y0g=Y1g-SY,经补偿后Y轴的实际加速度为:Yactual=Ymeas-Y0g。\n[0017] 进一步,所述体征检测终端和跌倒检测终端采用TI的MSP430F149芯片。\n[0018] 本发明的有益效果在于:本发明所述装置在用于监护独处老人的身体情况和跌倒情况的同时,还可以依托智能家居物联网,实现医务人员和家庭成员对该装置使用者的远程访问、监测和定位,实时关注老人的健康状况,以便在最短时间内提供救援和帮助。\n附图说明\n[0019] 为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚,本发明提供如下附图进行说明:\n[0020] 图1为本发明所述装置的网络拓扑图;\n[0021] 图2为跌倒检测终端的结构示意图;\n[0022] 图3为体征检测终端的结构示意图。\n具体实施方式\n[0023] 下面将结合附图,对本发明的优选实施例进行详细的描述。\n[0024] 图1为本发明所述装置的网络拓扑图,如图所示,在本实施例中,它由体征检测终端1、跌倒检测终端2和路由终端3组成。体征检测终端1与路由终端3连接,跌倒检测终端2分别与路由终端3和3G通信网络4连接。具体来说:\n[0025] 跌倒检测终端:在本装置中,如图2所示,所述跌倒检测终端的硬件部分主要由核心控制器5、加速度传感器9、GPS定位模块8、IEEE802.15.4e通信模块7、3G通信模块6、Buzzer报警模块12、电源管理模块11和按键输入模块10组成。\n[0026] 所述跌倒检测终端支持两种报警方式:老人主动报警和传感器检测报警。当老人未跌倒却突发疾病或身有不适时,可以通过按下按键输入模块10的“报警按钮”进行主动报警;当老人未跌倒而所述跌倒检测终端错误检测到老人跌倒时,可以通过按下按键输入模块10的“取消按钮”进行报警撤销;当老人跌倒而所述跌倒检测终端未检测到老人跌倒时,可以通过按下按键输入模块10的“报警按钮”进行主动报警。“报警按钮”与“取消按钮”的设计既可以有效防止装置“漏报”即老人跌倒却无报警的情况,又可以防止装置“误报”即老人未跌倒而报警的情况,同时还为老人提供了除跌倒外突发状况以外的主动报警功能。\n[0027] 加速度传感器检测与报警的过程是:装置启动后,GPS定位模块8对老人的位置进行实时地定位;三轴加速度传感器模块9对人体加速度和姿态变化进行实时的监测,以判断老人是否跌倒。当检测到跌倒状况后,启动Buzzer报警模块12自动进行本地声光预警,并通过IEEE 802.15.4e通信模块7将报警与位置信息传送到路由终端3,转发至服务器,提供给老人监护人的PAD或医院的PC监护机,通过3G通信模块4发送到老人监护人的手机上。\n[0028] 具体检测跌倒和报警的流程为:检测是否进入主动报警状态;若无主动报警信号输入,则检测老人是否有失重现象,当监测到人体合加速度SVM的值小于0.6g时,则认为人体出现失重状态;若有失重现象,则在失重一定时间内检测是否有冲击超重,检测到人体的合加速度SVM超过2.8g,则说明人体出现了超重状态;若有冲击超重,则在冲击超重一定时间内检测是否有静止,检测到人体的合加速度SVM值大小应该与重力加速度值一致,且在一段时间能保持不变,则说明人体静止;若有静止现象,则读出此时Y轴的静态重力加速度分量,并计算它与重力加速度的比例关系,得到人体的身体姿态的变化情况,当确定人体姿态变化也超过了一定范围那么系统就判断为检测到一次跌倒;若超过了预设值,则触发本地声光预警;预警10s后若未取消报警信号输入,则开始联网发送远程报警信息。其中,ax,ay,az为人体运动过程中腰部位置在三个坐标轴上测得的加速度\n分量。\n[0029] 体征检测终端:如图3所示,本装置中,所述体征监测终端由核心控制器13、IEEE802.15.4e通信模块14、体温检测模块15、心电检测模块16、脉搏检测模块17和电源管理模块18组成。\n[0030] 所述体征检测终端通过集成的数字式体温传感器15、心电传感器16、脉搏传感器\n17分别对老人的脉搏、心率和体温进行测量,将所得物理信息转化为相应的电信号后,经由核心控制器13计算和处理,并与正常值对比,给出比较结果,实现了人机智能的反馈。此外,检测终端可以将实时检测到的健康信息由IEEE 802.15.4e16无线通信模块14传送到路由终端3,转发至服务器,提供给老人监护者或医院进行监测。\n[0031] 具体的体征检测流程为:开启电源,初始化心电传感器、脉搏传感器、体温传感器;\n打开数据采集端口,以一定时间间隔采集数字式传感器的数据;将采集到的数据显示在体征检测仪显示器上;将采集到的数据与健康情况设定值比较,若未超过正常范围,不启动远程报警,若超过正常值,通过无线网络向远程监护终端发出报警;通过IEEE 802.15.4e协议将采集到的数据发送给网关,网关连接服务器,通过智能家居远程监控网页或远程监护终端进行实时显示。\n[0032] 无线网络:在本装置中,无线通信网络选用了3G和IEEE802.15.4e两种网络。\n3G网络主要负责将老人的位置和报警信息以短信的方式通知到医院和老人的监护人;\nIEEE802.15.4e网络负责将老人的体征信息和跌倒报警信息发送至智能家居远程服务器上,并通过远程服务器将信息转发至智能家居远程监控网页和远程监护终端上。\n[0033] 路由终端:本装置中,路由终端是指所述体征检测终端和跌倒检测终端发送的数据通过IEEE802.15.4e传感网集中后,转发到服务器以供远程监护终端访问的中转设备。\n[0034] 远程监护终端:本装置中,所述远程监护终端由手机、远程监控主机、PAD等组成。\n手机用于接收老人体征信息和跌倒报警短信;远程监控主机和PAD用于接收来自智能家居服务器转发的老人体征信息和跌倒报警信息,并在监控主页上进行报警提示的显示和报警信息的存储,以便在老人跌倒后进行及时的救助。\n[0035] 最后说明的是,以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述,但本领域技术人员应当理解,可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变,而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。
法律信息
- 2015-07-29
- 2013-12-18
实质审查的生效
IPC(主分类): A61B 5/0205
专利申请号: 201310355723.9
申请日: 2013.08.15
- 2013-11-20
引用专利(该专利引用了哪些专利)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 |
1
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2012-02-01
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2010-07-19
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2
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2010-06-16
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2009-12-14
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3
| | 暂无 |
2012-05-29
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被引用专利(该专利被哪些专利引用)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 | 1 | | 2016-11-01 | 2016-11-01 | | |