毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述
1.1研究背景及国内外研究现状
1.1.1背景：
据研究显示，1950 年中国人口的平均寿命在 35 岁左右，随着医疗水平的发展，到2009 年中国本地人口的平均寿命已经有 73.1 岁，这必定会带来老龄化的问题。2010 年第六次人口普查所得数据表明，我国老龄化程度越来越高，且还不断程现上升趋势。年龄大于 60 岁的老年人占人口比例达到了 13.26%，年龄大于 65 岁的老年人占人口比例达到了 8.87%[1]，虽然所占比例看似不高，但由于我国庞大的人口基数，年龄大于 65 岁的老年人数量实际上已经有 1.23 亿左右，大于 60 岁的老年人更是有 1.82 亿之多。如果把这些数据换算成家庭户数，65 岁老年人生活的家庭户数占到了总数的 21.89%。把这个数据按照城市、乡镇、农村来分，65 岁以上老年人分别占比为 17.22%、19.56%、25.94%[2]。加上过去几十年我国实行的独生子女政策，将会使未来的老年化进一步的加深。可以说老年人的健康问题不仅对于老年人自己是一个大问题，更会影响到数千万家庭的生活。另一个重要问题是，现今社会压力巨大，城乡发展不协调，很多年轻人都选择远离家乡去发达城市工作，留下父母和孩子在老家生活，这就导致了很多老年人属于空巢家庭，特别是对于农村乡镇那些不富裕的家庭。据民政部门相关数据表明，空巢家庭占比已达到 50%[3]，一些城市占比甚至更高。 当出现危险时，老年人很难及时自救。如果没有及时的救助，老年人跌倒将会进一步的导致其伤残或者失去行动能力，严重的甚至死亡的后果[4]。30%的年龄大于 65 岁的老人每年至少都会发生一次跌倒，年龄更大的次数更多。通常当人进入老年后，其身体组织各项机能都会一定程度的衰退老化[5]，一旦出现类似跌倒这样的强大外力的冲击，必然会对身体健康造成较大影响，严重时有可能失去活动能力，这个时候如果没有人发现并及时采取措施，后果将会更加严重。如果不能有效预防跌倒对老人造成的进一步的伤害，后续将会给家庭与会带来较大负担。随着近些年计算机与图像处理技术的不断进步，跌倒问题有了新的解决办法。计算机硬件每年都在更新，过去由于价格昂贵，只有部分大型企业和政府机关单位能够使用到高性能的计算机设备，现在普通家庭也能负担的起。图像处理技术也应用到了社会的方方面面，比如视频监控、安防、交通管制、无人机、无人车等。两者相结合的计算机视觉技术对解决跌倒问题提供了新的思路。
1.1.2国内外研究现状：
国外学者 Mathie[6]等把加速度计安装到人们的腰上，当人发生跌倒时，人体自身的加速度会陡然增加，以此来判断是否跌倒。Estudillo-Valderrama[7]等利用生物医学传感器来采集人体运动状态信息，而且搭建了属于自己的私人服务器，使用此服务器对数据处理并完成跌倒判断，文中他详细讨论了处理采集到的生物信号时的软件及硬件问题。Tamura[8]等设计了一个跌倒触发的可穿戴气囊，系统中包含一个加速度计和一个陀螺仪，当传感器检测到人体加速度值和角速度值超过了设定的阈值，气囊便会被触发打开，这种设计极大的减少了跌倒所带来的伤害。Kaluza[9]等通过把小型传感器安装在身体的各个部位，像肩上、膝上、腰上、肘上等活动部位，采集传感器检测到的信息并在 3D 空间中重构出人体的姿态，然后通过已经设定好的加速度阈值和速度分布对是否摔倒进行判断。
国内针对利用穿戴式设备进行摔倒检测的研究比较多，王荣[10]等人就把三轴加速度传感器安装在人体腰部，采用传感器测量到的姿态角信息来当做跌倒判断标准，并采用卡尔曼滤波提高检测精度，实验表明对人体前后及侧向跌倒能够达到 100%的准确率。石欣[11]等人利用压力传感器来做跌倒检测，通过把薄膜式压电传感器安装在鞋垫上，收集脚部上的压力值，然后利用阈值分析方法和支持向量机算法来做跌倒判断，通过实验该系统跌倒检测准确率在 80%以上。陈炜[12]等人设计了一个摔倒检测系统，利用 MEMS三轴加速度计与双轴陀螺仪来采集人体运动数据，前者采集加速度数据，后者采集角速度数据，利用阈值法来进行跌倒判断，文章详细介绍了系统的硬件电路设计及软件设计。并且在其研究基础上利用 SVM 及阈值法对加速度传感器及陀螺仪的数据进行分类，完成对摔倒动作的检测[13]，图 1.2 为其设计的跌倒检测设备。吴志强[14]等人使用一部带有加速度传感器与陀螺仪的智能手机收集人体的运动信息数据，用信号向量模阈值法和角速度向量模来区分跌倒动作，跌倒动作发生后会发送消息给安卓 App，并利用 GPS 定位确定跌倒位置。
1.2研究意义及前景
近些年来，计算机硬件性能的提升及图像处理技术的发展，越来越多的学者开始对
基于视觉的跌倒检测进行研究，目前这方面的研究也存在许多问题，大部分的检测算法
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