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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/ w5 k1 v" J9 p" @6 M9 }4 o
1引言, I/ y9 X. K, \7 H$ y( k1 o
传感网内数据流量增加,有可能影响医疗护理传感器网: r. O G6 V+ J5 E. O
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 Q; J% U' k; @9 X
感器网络研究热点之--.尽管目前已经有很多类似系统，8 C5 w* h; `& ?: X
视频摄像头,对比画面判定被监测对象是否跌倒;该方3 h# S" _4 _" g) R" \: f7 S
如Blueode, HealhGear, MobiHealth和UbiMon等"来监测9 N$ N) {' D. c' c: w3 }
法的准确性高,但传输视频信息带来传感器网络通信量
, X; W, i1 P" \% v1 n9 R) j" W" K老年人的日常生理参数,但是都没有深入讨论如何检测# S- {: S( ^, ~. f
的膨胀.文献[12]采用基于音频和视频联合的方法检测- A" P; j" k8 o' t0 @1 \
老年人的日常危险行为.研究表明3，在众多危害老年人
' W: V6 W+ i# o8 s1 {% r5 V& U被监测对象的行为，但系统决策需要HMM的支持,需
& \& C; E# c0 j5 l% O: I* t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) R {6 a; F! v2 W* K- i( p) W: O
人造成的危害最大.因此如何有效检测这- -行 为已经成
8 g: P9 a& s3 T5 G分布式最终决策.文献[11]的研究结论表明,绝大多数: i- b9 j. p$ n3 A; `
为医疗护理无线传感器网络研究领域的热点之一.文献: [( v8 o1 w% ^3 {
老年人非常反感将自已的日常活动置于直接视频监测
$ @+ I3 Z! k. F5 O7 z9 W[2]提出的位姿测定机制可以用于老年人跌倒检测.文献
- h/ \2 C0 {( x3 t: R的环境之中，因此上述方法的社会可行性需要重新评% z/ w. w4 r9 n
[3]利用附带有2维加速度传感器的Mica2Dot作为部署
3 {/ G+ y- k7 O% a估.文献[4]的作者提出利用一组时间对比视觉传感器 Q& a- {2 u. X' K( o
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, z7 e( R( K% O0 ~
变化,则判断被监测对象跌倒.文献[6,8]利用3维加速
6 b: v, T; c' ]变化的变化部分图像,对静止部分不敏感，就可以减少 D6 _0 }5 a' Q( N" {: u
度传感器来监测老年人的跌倒行为,提高了准确性.这) Z) ], k# n1 E4 Z( l
通信量,但该传感器必须成对部署,应用场景受限制.
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发表于 2020-3-17 11:00
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