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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* {, h, a* h7 _6 H& X% t3 T$ f8 T
1引言+ S: v! \' j3 ^. k/ K
传感网内数据流量增加,有可能影响医疗护理传感器网2 ?8 l! c4 c5 N# u0 Q V: D
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8 `* g% J4 m6 C& ^* b, p. {
感器网络研究热点之--.尽管目前已经有很多类似系统，) a# |& c: \' |& F2 w$ p# Y
视频摄像头,对比画面判定被监测对象是否跌倒;该方: r! q% Y9 M+ T7 b! i8 T
如Blueode, HealhGear, MobiHealth和UbiMon等"来监测* M n n3 M! n! u
法的准确性高,但传输视频信息带来传感器网络通信量
4 \& j6 M/ ?5 r6 I0 V7 z* _, `老年人的日常生理参数,但是都没有深入讨论如何检测! d% p6 m% O* S6 N) K E. [
的膨胀.文献[12]采用基于音频和视频联合的方法检测
* I h; R" [3 b( @, [& E老年人的日常危险行为.研究表明3，在众多危害老年人
1 Q5 o2 ~. x7 M6 K! P- Q4 P7 p被监测对象的行为，但系统决策需要HMM的支持,需# J& `; t) h$ Z; X3 @' R$ Z
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
2 P- n& Q Q! X8 B人造成的危害最大.因此如何有效检测这- -行 为已经成4 H3 R2 Q/ I- W' J' x2 {' d
分布式最终决策.文献[11]的研究结论表明,绝大多数7 k7 H' e- {/ }
为医疗护理无线传感器网络研究领域的热点之一.文献
2 k! c6 }7 t1 B6 q: V3 q5 U% [老年人非常反感将自已的日常活动置于直接视频监测
( x. q* X4 L/ |9 h9 S& l7 w[2]提出的位姿测定机制可以用于老年人跌倒检测.文献
. ~1 l$ _; O g的环境之中，因此上述方法的社会可行性需要重新评
6 G" O2 |8 ?" B4 U( R[3]利用附带有2维加速度传感器的Mica2Dot作为部署7 v9 T" P+ p# f
估.文献[4]的作者提出利用一组时间对比视觉传感器5 }& S1 ]; [; o/ S( a8 T6 e, L4 g. A
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
( d9 h# v4 G6 B4 x% _变化,则判断被监测对象跌倒.文献[6,8]利用3维加速
. U$ d5 I6 D0 H e1 @变化的变化部分图像,对静止部分不敏感，就可以减少0 V( e5 z7 G4 @4 j) E
度传感器来监测老年人的跌倒行为,提高了准确性.这7 f0 c( b. g& X' I; {" i
通信量,但该传感器必须成对部署,应用场景受限制., [/ \( ^+ X* z8 T6 g: P* e
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发表于 2020-3-17 11:00
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