近年来，中国社会老龄化速度加快，预计到2030年中国将成为全球人口老龄化程度最严重的的国家之一。由于目前社会就业压力大，许多子女不能长期陪伴在父母身边，“空巢老人”也越来越多，独居老人的身体健康问题已经引起了全社会的关注。据世界卫生组织统计，每年大约有30%的65岁以上老人发生跌倒，其中15%的老人发生二次跌倒，跌倒所引起的骨折、脑部伤害等问题会对老年人的身心健康产生严重的影响。我国目前年龄在65岁以上的老年人超过1.5亿，根据30%的跌倒发生率估算，我国每年有4000多万65岁以上老年人发生跌倒。在跌倒的老年人中，大约有40%—70%会造成伤害，需要进行医疗处理。在美国，人们将老人跌倒成为“最后一次入院”，因为老人跌倒卧床后，其身体衰竭速度非常快，容易引起肺栓塞、静脉栓塞、免疫力失调、抑郁等并发症，老年人会因跌倒而缩短5—10年的健康寿命。独居老人在发生跌倒时，若不能及时被人发现和得到治疗，往往耽误病情，造成令人遗憾和不可挽回的后果。因此需要一款便携式、可穿戴式且低成本的科技产品对老年人的日常生活进行实时监测，并在意外发生时能够自动拨号呼救。

由于全球老年人口的增加和医疗护理行业的需求，人体跌倒检测一直是国内外的研究热点，根据检测传感器的不同，跌倒检测大致可以分为三种：基于穿戴式的跌倒检测、基于环境式的跌到检测、基于计算机视觉的跌到检测。基于穿戴式的跌到检测是把含有加速度计、陀螺仪等传感器设备佩戴在身体上，收集运动信息，并对人体活动及状态进行检测，以此来判断是否跌倒。基于环境式的跌倒检测是预先在人体活动区域安装好各类非视频传感器，比如红外传感器、压力传感器、声音传感器等，利用此类设备来获取人体状态与姿态信息，从而进行跌倒判断。基于计算机视觉的跌倒检测是通过摄像头采集人体图像信息，并利用图像处理技术对其进行分析处理，最终判断是否发生跌倒。

2002年，Seon-Woo Lee与Kenji Mase等人利用PDA以及陀螺仪进行使用者的行为判别与位置认知。通过将传感器、陀螺仪绑在被监测者的大腿根部或者放在腰间的口袋进行数据采集，传感器跟随被监测者的身体运动采集数据，可以实现前进、后退、左右旋转识别以及上下楼梯的识别。2010年，陈炜等人基于三轴加速度传感器和两轴角速度传感器设计了一套跌倒检测系统，该系统通过分析人体运动过程中的加速度特征变化以及身体倾角的变化，采用阈值判断的方式，来区分跌倒和日常行为。

环境式跌倒检测系统由于其自身的特殊性，要预先把传感器布置在活动环境里，国内对这方面的研究比较少。国外学者Zhuang等利用声音信息来进行跌倒检测，该方法使用一个布设在环境中的麦克风来获取声音信息，把声音信息分为跌倒信息和招生信息，从而对跌倒进行判断。Alwan等把压电传感器铺设在地面上，并安装有电池供电的处理电路，当有人在走动或跌倒时，会造成地板震动，预处理电路就会对震动信息进行处理，以此方法来识别出人体的活动状态。

基于计算机视觉的跌倒检测大致可分为基于人体形状变化、基于人体姿势变化、基于头部运动变化等的跌到检测。Foroughi等人利用椭圆来近似表达人体，把椭圆的长短轴的标准差作为特征，并把人体的投影直方图与头部位置作为一个特征，然后使用深度学习方法对这些特征分类，最后根据特征判断出人体的状态。国内白云飞等人利用嵌入式设备获取视频图像并传输到PC电脑端，利用电脑来进行数据处理，高斯混合模型完成背景建模，采用人体有效面积比特征做跌倒判断。

若所设计的智能设备能够准确地对老人的身体状态做出判断，并在意外发生时通过电话网络进行自动的拨号呼救，便能有效避免悲剧的发生。

2. 研究的基本内容与方案

基于穿戴式装置的跌倒检测方法具有计算量小、成本低、易于工程实现、不存在暴露用户隐私问题、不受环境及应用场景的制约等特点，特别适合于社区、家庭等日常环境下老年人的姿态监测。因此本研究将以穿戴式装置作为跌倒检测的智能设备，并实现智能设备与主机之间的无线通信，同时主机将具有语音录播功能及自动拨号功能。

本研究所设计的家庭急救呼叫装置主要由信号检测处理模块与报警模块所组成。信号检测处理模块由三轴加速度传感器、单片机以及无线收发模块等部分组成。报警模块由单片机、数据存储模块、音频放大模块以及无线收发模块等部分组成。通过三轴加速度传感器获取的人体加速度，可以作为反映人体姿态突变的物理量，可将人体跌倒从人体日常行为中有效识别出来。当信号检测模块检测出有跌倒行为的发生时，会触发本地报警（蜂鸣器发出报警声），有助于跌倒老人就近求救，同时将会通过无线发送模块发送报警信号给主机，与电话网相连接的主机接收到报警信号后，便会依次拨打预先设置好的报警电话（可设置为120以及亲属联系电话等），并自动播报预先录制的报警信息（报警信息可包括家庭住址，病人病史及紧急联系人的联系方式等信息），从而实现急救呼叫。

[1] 李涛, 考新桥, 王琪,等. 基于单片机控制的人体感应报警器的研究[J]. 内蒙古科技与经济, 2016(11):96-96.

[2] 李冲冲, 马晓录, 熊彦昭. 保护人体生命安全的车载式远程智能警报器研究[J]. 河南科技, 2017(9):43-45.