摘要：随着全球老龄化社会的到来，居家养老服务需求持续增长，其中有效的跌倒检测与预警系统对于确保老年人的安全具有至关重要的作用。本文提出了一种基于计算机视觉和传感器融合技术的智慧养老跌倒检测系统。该系统通过多模态数据的特征融合，利用模糊KNN算法，实现了对老年人跌倒行为的高精度识别与分类。通过实验验证，该系统能有效地在动态环境中识别老年人的跌倒行为，并通过实时预警机制减少潜在的伤害风险。

关键词：计算机视觉；传感器技术；多模态融合；跌倒检测；模糊KNN；特征提取

目前全球人口老龄化问题的日益严峻，老年人安全成为社会关注的重点。据统计，跌倒是老年人常见的事故类型之一，严重时可导致死亡。传统的跌倒检测方法多依赖人工监视或简单的传感器反馈，难以实时有效地预警跌倒事件。随着计算机视觉和传感器技术的发展，如何有效地结合这两种技术进行老年人跌倒的实时检测与预警，成为当前研究的热点。

一、理论基础与相关技术

1.1 计算机视觉在跌倒检测中的应用

计算机视觉作为一种使计算机“看”到外部世界的技术，通过摄像头或其他图像捕捉设备获取视觉信息，然后使用各种算法处理这些信息，实现对物体、场景和活动的识别和理解。在老年人跌倒检测领域，计算机视觉技术的应用尤其重要，它可以通过分析从摄像头获得的视频数据来检测潜在的跌倒事件。跌倒检测通常涉及几个关键步骤：目标检测、目标跟踪、姿态估计和行为分类。在目标检测阶段，系统需识别出视频中的人体，并进行追踪；在姿态估计阶段，分析人体的具体姿势，判断是否存在跌倒风险；最终在行为分类阶段，系统根据之前的分析结果判断该行为是否为跌倒。为了实现这些功能，本研究中采用了最小矩形框法来确定人的大致范围，并通过背景减除法与图像平均模型法优化目标检测效果。

1.2 传感器技术在健康监测中的作用

传感器技术在医疗和健康监测领域的应用日益增多，尤其是在活动监测和行为分析方面。对于老年人健康监测，传感器能够提供连续、实时的生理和活动数据，如加速度和角速度，这些数据对于早期发现健康问题和防止事故发生至关重要。在跌倒检测系统中，通过穿戴式设备或在居住环境中安装的传感器可以实时收集老年人的运动数据，包括步态、速度以及行走模式等。这些数据经过信号处理后，可以用来计算多种特征，如加速度的最大值、过程均值、过程方差以及过阈值点次数等。这些特征对于分析个体的运动状态和识别异常行为模式具有重要价值。在本研究中，传感器数据的采集与计算机视觉数据的同步是通过对传感器端的信号进行重采样来实现的，确保数据的一致性和实时性。

1.3 特征融合技术的理论基础

特征融合技术是将来自多个源的数据或特征结合起来，以提高系统决策的准确性和鲁棒性的过程。在多模态跌倒检测系统中，特征融合尤为关键，因为它允许系统综合视觉信息和传感器信息，以达到更全面和准确的检测效果。特征融合通常在数据层、特征层或决策层进行。在本项目中，特征层融合是主要的方法。通过这种方式，系统先分别从计算机视觉和传感器数据中提取特征，然后将这些特征合并成一个综合的特征向量，用于后续的分类处理。这种融合不仅增强了系统对于跌倒行为的感知能力，还改善了在复杂环境下的适应性和灵敏度。

1.4 模糊KNN算法的原理与应用

模糊K最近邻（FKNN）算法是一种在传统KNN算法基础上发展起来的模式识别算法。与KNN算法在分类决策中采用"多数表决"的硬分类不同，FKNN引入了模糊逻辑的概念，通过为每个邻近点分配一个隶属度来实现软分类，提高分类的精度和灵活性。在跌倒检测系统中，FKNN算法被用来处理从计算机视觉和传感器融合后的特征，为每种行为（跌倒、非跌倒、类跌倒状态）建立模糊分类模型。这种方法不仅考虑了每个特征对分类结果的贡献，还考虑了特征之间的相互作用，从而提供了更为精确和可靠的分类决策支持。

二、系统设计与实现

2.1 系统总体架构设计

本研究所提出的跌倒检测系统基于计算机视觉与传感器技术的融合，旨在通过这两种数据源的互补优势实现对老年人跌倒行为的高精度检测。系统的总体架构可以分为三个主要组成部分：数据采集层、数据处理层和决策输出层。数据采集层主要由网络摄像头和身体传感器组成。网络摄像头负责持续监控并捕获视频流，而身体传感器则负责记录老年人的生理参数，如加速度和角速度等。这些设备被精心布置在居家环境中，以保证数据的全面性和有效性。数据处理层是系统的核心，包括特征提取、特征融合和模型分类。在这一层中，来自不同源的数据首先被预处理，然后提取相关特征，最后将这些特征融合以供后续的分类算法使用。决策输出层根据处理层的分析结果，对可能的跌倒事件做出响应。如果系统判定为跌倒，将通过联网的报警系统向护理人员或家属发出警报，并在用户界面上实时显示警告信息。

2.2 计算机视觉子系统的实现细节

在计算机视觉子系统中，采用了先进的图像处理技术来实现对老年人跌倒行为的有效监测。首先，使用背景减除法结合图像平均模型法进行动态目标检测。背景减除法能有效地从视频帧中分离出移动的目标，而图像平均模型法则可以通过对一系列连续帧进行平均处理，减少背景噪声，提高目标检测的准确性。一旦目标被检测出来，系统利用最小矩形框法来估计目标的大致范围，并通过姿态估计技术分析目标的具体姿态。

2.3 传感器子系统的设计与数据同步

传感器子系统主要包括加速度计和陀螺仪，这些设备被安装在老年人的主要活动设备上，如手表或腰带。这些传感器能够提供关于人体运动状态的实时数据，关键参数包括加速度和角速度。为了保证数据的一致性和同步性，传感器子系统采用时间戳和缓冲区管理技术。每个传感器数据包都被标记上精确的时间戳，确保与视频数据流的同步。此外，采用数据重采样技术处理传感器数据，以匹配视频帧率，确保两种数据源在时间上的对齐。

2.4 多模态数据融合方法

在多模态数据融合阶段，系统需要处理并整合来自计算机视觉和传感器的数据。特征融合采用的是特征层融合方法，即在特征提取后，将视觉特征和传感器特征结合成一个综合特征向量。

三、特征提取与数据处理

3.1 计算机视觉特征提取方法

在本项目中，计算机视觉特征提取是基于从网络摄像头采集到的视频数据进行的。这一过程首先涉及使用背景减除法和图像平均模型法进行目标检测，以从复杂的背景中准确识别出人体。此后，应用最小矩形框法来估计人体在图像中的位置和大致范围，这为后续的特征提取提供了基础。具体的特征提取包括计算每个目标的几何属性，如宽高比和重心的纵坐标。通过时间序列分析，从连续的视频帧中提取动态特征，例如运动速度、运动方向、姿态变化速度等。

3.2 传感器数据的结构化与特征计算

传感器数据的处理同样至关重要，它包括来自加速度计和陀螺仪的数据。这些数据首先经过结构化处理，将原始的时间序列数据转换为易于分析的格式，并标注时间戳以保持与视频数据的同步。特征计算则侧重于从传感器数据中提取有助于识别跌倒事件的统计特征。这包括加速度和角速度的最大值、过程均值和方差，以及过阈值点次数。为了更细致地分析运动模式，本研究还计算了加速度的时间积分，以及利用多尺度复合特征，如复合多尺度模糊熵、log能量熵和香农熵，这些高级特征有助于揭示更复杂的运动模式和潜在的异常行为。

3.3 连续平均特征和多尺度复合特征

在本项目中，连续平均特征和多尺度复合特征的计算对于提高跌倒检测的准确性和可靠性至关重要。连续平均特征通过对时间窗内的数据点进行平均处理，能够平滑短期的波动并突出长期趋势，这对于分析老年人的活动模式和及时发现异常行为模式非常有效。多尺度复合特征，包括复合多尺度模糊熵、log能量熵和香农熵，是从信息论的角度对数据进行分析。这些特征可以有效地度量数据的复杂度和不规则性，对于区分正常行为和跌倒行为提供了更深层次的理解。这些复合特征不仅能够反映单一尺度上的信息，还能揭示跨不同时间尺度的动态变化，增强了特征的描述能力。

3.4 数据预处理和优化技术

在所有特征被提取出来之后，进行适当的数据预处理是确保模型训练效率和分类性能的关键步骤。数据预处理包括标准化处理，以消除不同特征之间的量纲影响，以及去除噪声和填补缺失值，确保数据的质量和一致性。考虑到实际应用中数据量可能非常大，本项目还采用了数据优化技术，如特征选择和降维。特征选择不仅可以减少数据的维度，还可以剔除冗余或无关特征，提高处理速度并优化模型的性能。降维技术如主成分分析（PCA）等也被用于提高数据处理的效率和模型的泛化能力。

四、跌倒检测模型的训练与验证

4.1 FKNN分类器的设计与实现

为了实现对老年人跌倒行为的准确分类，本研究采用了模糊K最近邻（FKNN）算法作为核心分类器。与传统的KNN算法相比，FKNN在处理分类决策时引入模糊逻辑，为每个邻居赋予一个权重，这些权重代表了每个邻居对分类决策的影响程度。这种方法不仅提高了分类的灵活性，还增强了算法在处理重叠或模糊类别时的鲁棒性。

4.2 训练集和测试集的构建

在训练模型前，构建合适的训练集和测试集是必不可少的步骤。为此，本研究从多个养老机构收集了大量涵盖日常生活各种场景的数据，包括正常行走、坐下、起立、以及各类跌倒事件等。所有数据均通过在实验参与者身上安装的传感器和摄像头同步收集。收集到的数据经过预处理后，根据实验设计将其标记为跌倒、非跌倒和类跌倒三种状态。

4.3 模型训练过程及参数调优

在训练FKNN分类器的过程中，选择正确的K值和模糊参数是至关重要的。K值决定了考虑多少个最近邻居来进行决策，而模糊参数决定了这些邻居的权重分布。本研究通过交叉验证方法在训练集上多次试验，找到了最优的K值和模糊参数。此外，还考察了不同特征组合对分类效果的影响，通过特征选择算法减少了特征空间的维度，提高了算法的运行效率和分类精度。在参数调优完成后，采用了逐步细化的训练策略，初步使用全部数据训练模型，然后根据初步测试结果调整参数，逐渐优化模型性能。此过程中，还引入了多种正则化技术以防止过拟合，确保模型在未知数据上也能表现良好。

4.4 模型效果评估与比较分析

模型的评估是通过在独立的测试集上进行的，评估指标包括准确率、召回率、F1分数和ROC曲线下面积（AUC）。FKNN分类器的表现与传统的KNN算法和其他常用的机器学习算法（如支持向量机、决策树等）进行了对比。结果显示，FKNN在处理本研究中的跌倒检测任务时，具有更高的准确率和稳定性。为了全面评估系统的实用性，本研究还进行了实时性测试和长期稳定性测试，确保系统在真实应用场景中能够持续有效地运作。通过这些系统性的测试和评估，证明了本研究提出的基于计算机视觉与传感器融合的跌倒检测系统在智慧养老领域的应用潜力和实际效果。

五、结语

基于计算机视觉与传感器融合的跌倒检测与预警系统通过综合使用图像分析和传感器数据，有效地提高了对老年人跌倒行为的检测准确性和响应速度。实验结果表明，系统在各种测试场景下都展示出了高度的准确性和可靠性，具备了实际应用的潜力。未来的研究将集中于进一步优化数据处理算法，扩展系统的功能，以及探索其在其他健康监测应用中的可能性。

参考文献：

[1] 杨照宇，王梅霞，张培培.独居老人智慧健康监测系统[J].电子制作，2023，31（16）：49-51.

[2] 张宇峰，乞国钰，周耀鉴，等.基于人工智能及物联网下智慧养老系统的研究[J].电子技术与软件工程，2021，（13）：206-207.

[3] 郑新岩，贾香雪.几种基于物联网的智能基础设施在养老产业的应用浅析[J].智能建筑，2021，（02）：37-38+41.

[4] 孙长智，赵艳蕊，武长奥.智慧居家养老服务用户使用意愿影响因素研究[J].长春师范大学学报，2024，43（03）：54-63.

[5] 张榆，丁玎，陈俊峰，等.国内智慧养老研究的现状、热点与展望[J].中国农村卫生事业管理，2024，44（02）：148-152+131.

课题名称 大学生创新创业训练计划项目编号：S202211305045