一种老年人智能手环设计

陈华珍，夏国清，宗建华

（广州大学华软软件学院电子系，广州510990）

一种老年人智能手环设计

陈华珍，夏国清，宗建华

（广州大学华软软件学院电子系，广州510990）

为解决养老护老问题，帮助老人长寿独居，设计一款适合老年人使用的具有跌倒检测功能的智能手环。在介绍智能手环的组成、系统架构、软硬件设计的基础上，提出基于心率检测的跌倒检测方案，并将该方案运用于手环上。实验证明，该方案能够提高跌倒检测的正确率，减少误判的发生，对其他智能医疗设备的应用和推广有一定的借鉴作用。

0 引言

随着老龄化社会的到来，其养老与护老问题迫切需要社会的关注与解决。很多老年人独居在家，缺乏必要的日常监护，容易受伤甚至死亡，而跌倒已成为造成老年人伤害的“罪魁祸首”。世界卫生组织发布报告指出，全球每年有30余万人死于跌倒，其中60岁以上老人占了一半。而跌倒所导致死亡的主要原因是老年人在跌倒后没有及时得到救治，而耽误了最佳的抢救时间。因此，及时监测老年人的日常活动并对老年人跌倒进行实时检测，已成为亟需解决的问题。

为了解决养老护老问题，帮助老人长寿，独居，本文设计了一款专门针对老年人使用的可穿戴智能手环，这款手环不仅具有一般手环所具有的体温检测、心率测量、计步等基本功能，还具有跌倒检测、智能预警及远程监控功能。

1 系统组成

本系统由手环、手机App及后台服务器组成。通过佩戴手环，可以实时检测佩戴者相应生命体征数据，并将数据在手环上显示出来。手环采集的体征数据先被存储在手环的闪存中，因闪存容量有限，随着佩戴时间的增长，所采集的数据量比较大，需将所得数据经过相应算法处理后，通过蓝牙上传到手机客户端，存储近期检测数据。因此，手机客户端一方面用于存储近期数据并将结果显示出来，供佩戴者及其家人随时查看；另一方面，当手环采集到的各类体征数据（体表温度、心率、人体姿态等数据）出现异常时，手环通过蓝牙向手机客户端的App发送指令，App收到指令后向手机App中预设的紧急联系人发送短信或打电话，实现智能预警的功能。服务器用于存储长期检测数据供以后进行全面综合分析，并将分析结果通过蓝牙反馈给手环及手机。系统结构组成框图如图1所示。

图1 系统结构图

2 手环硬件设计

手环硬件部分由系统主模块、通信模块和显示模块三个模块组成。系统主模块主要由STM32F103单片机芯片、MLX90614温度传感器、SON1303心率传感器、MPU6050加速度/陀螺仪传感器、电源管理模块组成。STM32F103单片机芯片适用于医疗和手持设备，用于对各种采集到的数据进行处理；温度传感器MLX90614主要用于采集环境温度和体表温度；心率传感器SON1303用于采集人体心率数据；加速度/陀螺仪传感器MPU6050用于采集姿态数据，可用于睡眠、起床检测、计步、跌倒检测等；电源管理模块用于将锂电池4.2V降压至3.3V，供中央处理器CPU及各传感器供电。显示模块用于将检测数据显示在手环上。数据通信模块选用CC2541的低功耗蓝牙芯片，用于手环与手机App之间进行通信。手环硬件结构框图如图2所示。

图2 手环硬件结构框图

3 软件设计

系统上电后，主程序开始调用各个模块初始化子程序；然后采集人体体征数据，若体征数据均处于正常，则将结果显示在手环、手机App及网页上，并每隔7天将数据上传至服务器用于存储与后期分析；若某项体征数据处于异常，如体温过高、心率异常或发生跌倒等，手环上的蜂鸣器发出响声，引起佩戴者或周围人的注意，同时手环通过蓝牙向手机App端发送带“危险”标志的指令。App收到指令后自动拨打电话及发送求救信号给手环绑定的紧急联系人，实现自主报警。系统主程序流程图如图3所示。

4 核心技术

4.1 心率数据的采集与处理

心率的检测可以从很多方面获得，如通过分析血压的压动信号、血氧脉搏波信号、ECG等。考虑到经济性与可穿戴性，我们采用son1303+son3130配套信号链解决方案[1]，采用光电容积脉搏波描记法来监测心率。

son1303光电式心率传感器可放置于人体各部位，测量方式更加自由，应用范围遍及可佩戴式电子产品以及新式测试方法的脉搏测量仪器，其内部集成高科技纳米涂层环境光检测传感器，过滤不需要的光源，减少由其他光源干扰的误判动作，准确度高。son3130是智能手环专用放大器，配合son3130四运放可以直接输出方波信号。

图3 系统主程序流程图

测量心率数据时，son1303芯片利用STM32F103芯片自带的输入捕获功能，将处理后的脉冲周期进行计算即可得出每分钟的心率，实时性强。心率测量结果显示如表1所示。

表1 心率测量结果统计表

4.2 结合心率检测的跌倒检测方案

人体跌倒是由于身体不自主失去平衡的行为，在跌倒的瞬间人体的三轴加速度，位移和姿态等相关量都会发生相应的变化。通过分析加速度的瞬态变化去判断人体的运动状态，然后根据姿态角度变化去判断人体的姿态特征，综合两者因素就可以得出是否跌到[2]。本文选用MPU6050传感器实时采集反映人体姿态变化的信号数据，用于跌倒检测。MPU6050加速度/陀螺仪传感器是全球第1款6轴运动处理传感器芯片，包含了3轴加速度计和3轴陀螺仪[3]。加速度计用于测x,y,z三个方向的加速度，陀螺仪用于测x,y,z三个方向的角速度。

跌倒发生时人体会出现失重，人体的重力加速度az会有一个瞬间的下降过程，随后人体跌到地面与地面产生激烈碰撞导致合加速度值SWMA在跌倒瞬间会发生突变，最后身体平躺在地面或者坐在地面，这时可以运用此时人体的x、y、z轴的角度值SVMW来判断人体的姿态，其中SVMA、SVMW如公式(1）（2）所示。

其中，ax，ay，az分别为加速度传感器x、y、z三轴方向输出经中值滤波后加速度信号；wx，wy，wz分别为陀螺仪x、y、z三轴方向输出经中值滤波后的角度信号。

因此，判断跌倒是否发生的关键是检测人体的三轴加速度和三轴角速度变化是否超出正常范围。另外，基于加速度/角度的跌倒检测算法成功率比较高，但存在误判，如人体坐下，弯腰等活动[4]。通过不断对人体摔倒过程进行实验，我们发现，在跌倒发生的开始阶段心率波动出现了急剧上升,而后回落趋于稳定；而对于人体坐下、弯腰等轻微性动作，虽然身体姿态发生变化，但心率波动基本稳定,并未出现心律波动奇异现象。文献[5]也证明了上述观点。综上所述，本文将心率检测融合到跌倒检测当中来，提出了基于心率检测的跌倒检测方案，当人体姿态发生变化时，如弯腰，坐下等，若心率波动较为平缓，没有出现急剧上升又回落的现象，则可初步判断跌倒现象并未发生，从而减少误判的可能。

基于心率检测的跌倒检测方法需要设置3个阈值：重力加速度阈值Taz、运动状态阈值TSVMA、角度阈值TSVMW。通过不断对人体摔倒过程进行实验，并结合文献[4]给出的针对不同年龄段老年人的跌倒阈值，本文识别跌倒的重力加速度阈值Taz为0.59g，运动状态阈值TSVMA为1.80g，角度阈值TSVMW为70。。当人体重力加速度值、合加速度值和角度值都超过了所设定的阈值时，初步判断有可能发生了跌倒，再进一步检测这个过程中人体的心率波动是否发生了奇异现象，若有，则可进一步判断此时人体发生了跌倒，系统自动报警，否则延时20s，等待用户确认是否发出求救信息，若在20s后当事人没有解除报警，系统自动发出求救信，从而再进一步确定是误判还是跌倒真的发生。设置20s延时时间，一方面可以争取更早得到救援，另一方面也可以减少误报警的概率。跌倒检测算法流程图如下图4所示。跌倒检测效果如表2所示。

表2 跌倒检测效果表

从上表数据可以看出，基于心率检测的跌倒检测方法对于跌倒类动作能够准确识别，且对弯腰、起立坐下等非跌倒类动作的识别率也较高，进一步减少了误判的可能。

图4 跌倒检测流程图

5 结语

跌倒是老年人首位伤害死因，为了提高老年人活动时的跌倒报警及检测，最大限度地提高老年人的健康水平，解决养老与护老问题，本文设计了一款专门针对老年人使用的智能手环，提出了基于心率检测的跌倒检测方案，并将该方案运用于手环上，实验证明，该方案提高了跌倒检测的正确率，减少了误判的发生。当然，基于心率检测的跌倒检测方案只是初步降低误判的可能，还有待需要考虑的情况，如有准备的跌倒可能不导致心率过快、无准备的“起立坐下”也可能导致心率加速等因素。要提高跌倒检测的准确度，需要更为复杂的算法。我们下一步的工作重心是利用数据融合算法，将心率数据与加速度传感器和陀螺仪信号数据进行数据融合，进一步提高智能手环跌倒检测的准确性，减少误判的发生。

[1]马旭平,蔡嘉豪,等.智能手环系统的设计与实现[J].电脑知识与技术,2016,12(36):98-102.

[2]杨婷,黄韬,谢亮.基于STM32微控制器的智能手环的设计[J].科技广场,2016,8:190-192.

[3]卓从彬,杨龙频,周林,等.基于MPU6050加速度传感器的跌倒检测与报警系统设计[J].电子器件,2015,38(4):821-825.

[4]陈鹏,涂亚庆,等.可穿戴式跌倒检测智能系统设计[J].传感器与微系统,2017,36(2):114-116.

[5]文耀锋.一种实时的跌倒姿态检测和心率监护系统的研究[D].浙江:浙江大学,2008:74.

Design of Elderly Intelligent Bracelet

CHEN Hua-zhen，XIA Guo-qing，ZONG Jian-hua

（South China Institute of Software Engineering,Guangzhou University，Guangzhou 510990）

In order to solve the problem of pension protection of old,and help the elderly people lives alone and longevity,designs a wearable intelli⁃gent bracelet based on the fall detection.On the basis of introducing the composition of intelligent bracelet,system architecture,hardware and software design,proposes the fall detection scheme based on heart rate detection,and applies it on the bracelet.Experimental results prove that this scheme can improve the detection accuracy,reduce misjudgment,and has a certain reference for other intelligent medical equipment application and popularization.

1007-1423（2017）27-0064-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.27.014

智能手环；可穿戴；跌倒检测；MPU6050

2016年广东高校省级重点平台和重大科研项目(No.2016KQNCX237)、2016年院级“创新强校工程”重大科研培育项目（No.2016001）、2016年“攀登计划”广东省大学生科技创新项目（No.pdjh2016b0999）

陈华珍（1982-），女，江西人，讲师，硕士研究生，研究方向为网络计算、智能控制

夏国清（1983-），男，安徽人，硕士，讲师，研究方向为智能控制、嵌入式系统

宗建华（1963-），男，江苏人，本科，副教授，研究方向为信号处理与通信

2017-07-07

2017-08-30

Intelligent Bracelet;Wearable;Fall Detection;MPU6050