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类方法可以在- -定程度上检测出跌倒行为，但是会造成8 B4 r; B& ^7 Y6 ^' q% S* I
1引言/ p! s! K4 c! x1 M
传感网内数据流量增加,有可能影响医疗护理传感器网$ P% O/ u7 b+ f5 u/ `+ H
近年来，医疗护理无线传感器网络已经成为无线传络的正常应用.文献[9]邇过在老人的生活环境中部署5 `9 V1 G) H+ h( d$ D/ B1 ?
感器网络研究热点之--.尽管目前已经有很多类似系统，( X; g; n3 Z% u8 T# p% t, K+ w
视频摄像头,对比画面判定被监测对象是否跌倒;该方
9 Y2 t/ M% E$ V如Blueode, HealhGear, MobiHealth和UbiMon等"来监测- q6 `9 ]3 v+ o$ h& d$ t4 H
法的准确性高,但传输视频信息带来传感器网络通信量0 i; [# ~; Y% l% f5 O8 h5 t- t
老年人的日常生理参数,但是都没有深入讨论如何检测
9 Y3 L4 P" o0 A" l) Y# v7 P的膨胀.文献[12]采用基于音频和视频联合的方法检测- E- `: o8 t2 c! O2 E; s' ^
老年人的日常危险行为.研究表明3，在众多危害老年人
% l: E4 g# R3 ?" m/ F) O被监测对象的行为，但系统决策需要HMM的支持,需
' h. X, ~/ b- \2 l! W9 v. k7 Y健康的日常行为之中,突然性跌倒行为对独自在家的老要 复杂的最初状态测试和很长的学习过程，且不能实现
/ f$ }) |( L* {) X3 t. Q+ e* c. x人造成的危害最大.因此如何有效检测这- -行 为已经成
5 u! y; K0 l7 j分布式最终决策.文献[11]的研究结论表明,绝大多数
+ p; i$ X1 z! E# P0 t; t) \为医疗护理无线传感器网络研究领域的热点之一.文献, r3 P( I3 C" u% l1 u- ~. j
老年人非常反感将自已的日常活动置于直接视频监测
2 b# k9 S i, n5 ?[2]提出的位姿测定机制可以用于老年人跌倒检测.文献
! S, ]) F% r t% }- B ~& ]的环境之中，因此上述方法的社会可行性需要重新评" W2 k! [% P1 ?* p8 C1 e0 y
[3]利用附带有2维加速度传感器的Mica2Dot作为部署' \6 L/ K. ?6 x- o9 P5 d
估.文献[4]的作者提出利用一组时间对比视觉传感器3 K5 ?% F. b6 F2 [$ {% S, ~
在被监测对象身体上的节点,一旦检测加速度方向发生来 监测老年人是否跌倒，该传感器仅传输周围环境发生$ B) g5 S( L- M1 f+ R
变化,则判断被监测对象跌倒.文献[6,8]利用3维加速
3 y1 O i& f: |, T" Y) o$ \" Z变化的变化部分图像,对静止部分不敏感，就可以减少
J: N. [2 |. m! E5 P2 @度传感器来监测老年人的跌倒行为,提高了准确性.这
7 H8 m. P+ ]9 t7 C5 U- m, _5 m通信量,但该传感器必须成对部署,应用场景受限制.+ ~9 W' P/ e) y7 Q* K& g! O9 w: z
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发表于 2020-3-17 11:00
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