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(浙江工業(yè)大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 310023)

隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)技術(shù)水平的進步、人類平均壽命不斷增長、老年人口比例逐漸增多，老人的居家看護問題也因此凸顯出來.很多家庭中的老人因子女外出工作而獨自居住在家，在這種情況下，如果老年人發(fā)生緊急情況(如摔倒或因病久臥不起等)，將無法得到及時的救助，老年人的生命安全可能會受到威脅.目前常見的家居看護做法是在老年人的房間或養(yǎng)老院安置攝像頭，通過人工方式監(jiān)控他們的行為[1]，或是通過圖像識別的方法辨識人體行為[2-5].但是利用攝像頭監(jiān)控除了有死角等缺陷外，還存在隱私保護方面的問題.因此，近年來已有人研究利用慣性傳感器對人體姿態(tài)進行估測[6-9].

利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless sensor networks，WSN)技術(shù)、微型傳感器技術(shù)設(shè)計了多目標姿態(tài)辨識系統(tǒng).其中，老年人身上配戴的人體姿態(tài)感知節(jié)點能夠辨識老年人的姿態(tài)，并通過WSN發(fā)送到數(shù)據(jù)采集節(jié)點，數(shù)據(jù)采集節(jié)點負責(zé)將收到的多個人體姿態(tài)感知節(jié)點的數(shù)據(jù)匯總后上傳至服務(wù)器進行存儲.該系統(tǒng)能夠?qū)︷B(yǎng)老院或家庭中的多位被看護者進行看護，一旦系統(tǒng)監(jiān)測到被看護者姿態(tài)存在異常則立即進行報警，從而降低了被看護者因無法得到及時救助而發(fā)生危險的可能性.貢獻在于：1) 通過WSN技術(shù)的運用使系統(tǒng)適用于多老人家庭或醫(yī)院等多用戶場景；2) 監(jiān)控平臺查詢端采用Web技術(shù)通過服務(wù)器進行發(fā)布，可以實現(xiàn)遠程、多用戶同時監(jiān)控.

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

人體姿態(tài)辨識系統(tǒng)主要由人體姿態(tài)感知節(jié)點、數(shù)據(jù)采集節(jié)點、實時監(jiān)控管理平臺三部分組成.其中數(shù)據(jù)采集節(jié)點負責(zé)ZigBee網(wǎng)絡(luò)的組建、人體姿態(tài)感知節(jié)點的入網(wǎng)、被看護者姿態(tài)信息的上傳工作.人體姿態(tài)感知節(jié)點帶有三軸加速度傳感器，能通過分析傳感器采集到的信號辨識人體姿態(tài)，并周期性地通過ZigBee網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù).

實時監(jiān)控管理平臺實現(xiàn)了對被監(jiān)護者資料和姿態(tài)信息的管理、實時監(jiān)控、歷史信息查詢等功能.在系統(tǒng)啟動時，服務(wù)器開始接收數(shù)據(jù)采集節(jié)點上傳的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫中，平臺頁面采用Web形式，這樣便于監(jiān)控者進行遠程監(jiān)護，同時實現(xiàn)了遠程數(shù)據(jù)分析、報警等功能.系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示.

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

2 硬件系統(tǒng)設(shè)計

為了在不影響使用者日常生活的前提下，盡可能保證系統(tǒng)功能的完整性，系統(tǒng)采用了包含兩種不同功能節(jié)點的硬件設(shè)計方案.被監(jiān)護者攜帶的人體姿態(tài)感知節(jié)點在設(shè)計上采用了微型傳感器和微型電池供電系統(tǒng)，通過減小節(jié)點體積使設(shè)備更方便佩戴.用于收集數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集節(jié)點由于不受體積大小的限制，在硬件設(shè)計上包含了串口模塊和大容量的電池模塊，擴展了節(jié)點的功能和使用時間.

2.1 人體姿態(tài)感知節(jié)點

人體姿態(tài)感知節(jié)點佩戴在使用者身上，用于采集人體加速度信號，能通過WSN網(wǎng)絡(luò)將人體姿態(tài)信息發(fā)送到數(shù)據(jù)采集節(jié)點.因此，人體姿態(tài)感知節(jié)點由加速度傳感器、I/O接口、無線通信模塊、微控制器以及電源模塊組成，硬件結(jié)構(gòu)圖如圖2所示.

圖2 人體姿態(tài)感知節(jié)點硬件結(jié)構(gòu)圖

1) 加速度傳感器采用的mma7361芯片是一種低功耗、低輪廓電容和微機械型加速度計芯片.通過輸出不同電壓值表示不同的加速度值.

2) 微控制器負責(zé)將傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行本地處理，得出人體姿態(tài)信息.無線通信模塊負責(zé)將計算出的人體姿態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)采集節(jié)點，模塊由能夠支持IEEE 802.15.4標準的CC2430芯片來實現(xiàn)WSN中的數(shù)據(jù)傳輸.

3) 電源模塊為節(jié)點其他部分的工作提供能量，模塊采用微型電池供電，以減小節(jié)點體積.

沿著蘭江，孔老一和潘云深一腳淺一腳地往上游趕。天上不停炸著響雷，閃電過后，暴雨如注。兩個男人在閃電里拖著長長的影子。

2.2 數(shù)據(jù)采集節(jié)點

數(shù)據(jù)采集節(jié)點用于收集同網(wǎng)絡(luò)中所有人體姿態(tài)感知節(jié)點發(fā)送的姿態(tài)信息，并將匯總信息上傳至計算機.因此，數(shù)據(jù)采集節(jié)點包括了無線通信模塊、微控制器、串口模塊.無線通信模塊負責(zé)將收集到的各節(jié)點數(shù)據(jù)通過串口模塊上傳至服務(wù)器端.

在系統(tǒng)初始化時，數(shù)據(jù)采集節(jié)點作為網(wǎng)絡(luò)的發(fā)起者，建立ZigBee網(wǎng)絡(luò)，各人體姿態(tài)感知節(jié)點加入網(wǎng)絡(luò)后，與數(shù)據(jù)采集節(jié)點組成網(wǎng)狀拓撲結(jié)構(gòu)，最終將數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)采集節(jié)點.數(shù)據(jù)采集節(jié)點的硬件結(jié)構(gòu)圖如圖3所示.

圖3 數(shù)據(jù)采集節(jié)點硬件結(jié)構(gòu)圖

3 軟件系統(tǒng)設(shè)計

本系統(tǒng)的軟件開發(fā)采用了IAR Embedded Workbench以及MyEclipse開發(fā)平臺.其中，IAR Embedded Workbench是瑞典IAR Systems公司為微處理器開發(fā)的一款集成開發(fā)環(huán)境，用于對節(jié)點軟件的編寫，MyEclipse用于系統(tǒng)平臺的整體開發(fā).本研究首先對整體軟件架構(gòu)進行了規(guī)劃，然后根據(jù)姿態(tài)辨識算法和WSN通信標準開發(fā)了節(jié)點程序，最后根據(jù)需求指標和節(jié)點接口程序?qū)ΡO(jiān)控平臺軟件進行了設(shè)計.

3.1 人體姿態(tài)感知節(jié)點軟件設(shè)計

人體姿態(tài)感知節(jié)點的主要功能包括：搜索、加入數(shù)據(jù)采集節(jié)點建立的ZigBee網(wǎng)絡(luò)；周期性采樣加速度信號，并判斷人體姿態(tài)；發(fā)送人體姿態(tài)數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)采集節(jié)點.人體姿態(tài)感知節(jié)點啟動后，首先對自身進行初始化校準，然后對信道進行掃描，發(fā)現(xiàn)并加入由數(shù)據(jù)采集節(jié)點建立的ZigBee網(wǎng)絡(luò)，同時獲取數(shù)據(jù)采集節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)地址.最后，不斷讀取三軸加速度信號，將離散信號作為離散小波進行濾波處理后，分階段進行姿態(tài)判斷，并將人體姿態(tài)信息、節(jié)點編號發(fā)送給數(shù)據(jù)采集端[10-11].軟件基本流程如圖4所示.

圖4 人體姿態(tài)感知節(jié)點工作流程圖

人體姿態(tài)感知節(jié)點及數(shù)據(jù)采集節(jié)點通信模塊使用的是TI公司的CC2430芯片，芯片支持IEEE 802.15.4標準，能夠移植完整的Zstack協(xié)議棧.Zstack協(xié)議棧提供了應(yīng)用層以下的各層協(xié)議，具有路由功能，用戶只需要編寫應(yīng)用層程序并調(diào)用接口函數(shù)即可完成數(shù)據(jù)傳送.

3.2 人體姿態(tài)辨識算法

基于文獻[12]中的算法，通過加速度傳感器采樣的信號對人體姿態(tài)進行辨識.

首先根據(jù)加速度傳感器上的坐標軸，建立人體空間直角坐標系，如圖5所示.其中X軸為人體垂直向上方向，Y軸為人體水平向右方向，Z軸為人體橫剖面平行向內(nèi)方向.數(shù)據(jù)采集節(jié)點包括無線通信模塊、微控制器和串口模塊.無線通信模塊負責(zé)將收集到的各節(jié)點數(shù)據(jù)通過串口模塊上傳至服務(wù)器端.

圖5 人體空間直角坐標系

人體在靜止時姿態(tài)固定不變，而運動時為一套連續(xù)姿態(tài)，因此需對加速度連續(xù)采樣，將多組離散加速度組成的離散小波作為判斷人體姿態(tài)的依據(jù).考慮到微控制器的存儲空間有限，系統(tǒng)每次以256組采樣值作為姿態(tài)辨識的數(shù)據(jù)源.通過加速度計讀取的加速度中包含兩類加速度，一類是重力對人體作用產(chǎn)生的持續(xù)加速度，稱為靜態(tài)加速度，另一類是人體運動所產(chǎn)生的加速度，稱為動態(tài)加速度.其中，動態(tài)加速度可以用來描述人體的運動情況，靜態(tài)加速度用來描述人體的傾角.

人體在摔倒時加速度發(fā)生劇烈變化，各方向上均產(chǎn)生極大峰值.利用信號向量強度(SVM: Signal vector magnitude)[13]，根據(jù)瞬間加速度即可區(qū)分摔倒與其他姿態(tài).SVM定義為

(1)

式中：xi，yi，zi分別為x，y，z軸方向上第i個加速度的采樣值.SVM值大于閾值則可判定為摔倒，否則進行下一步判斷.

在區(qū)分運動狀態(tài)與靜止狀態(tài)時，可以采用信號幅度域(SMA: Signal magnitude area)[13-14]，SMA定義為

(2)

式中：x(t)，y(t)，z(t)分別為t時刻x，y，z軸方向上的加速度采樣值；t通常為取256次采樣所需時間.

計算出的SMA值若大于閾值則判定為動態(tài)，否則為靜態(tài).若為動態(tài)，通過對各軸峰值的對比可以辨別上、下樓姿態(tài).若為靜態(tài)，通過夾角度數(shù)可以判斷具體姿態(tài).

姿態(tài)辨識算法流程如圖6所示.

圖6 姿態(tài)辨識算法流程圖

通過對人體姿態(tài)數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)靜止狀態(tài)與運動狀態(tài)、摔倒與其他姿態(tài)之間都有明顯的區(qū)別.通過采集到的加速度信號，可以識別出摔倒、行走、上樓、下樓、站立、坐和躺7種姿態(tài).

3.3 實時監(jiān)控管理平臺

實時監(jiān)控管理平臺由后臺軟件系統(tǒng)和前端Web監(jiān)控查詢系統(tǒng)組成，其功能結(jié)構(gòu)如圖7所示，系統(tǒng)Web頁面如圖8所示.后臺軟件中的串口讀取程序讀取數(shù)據(jù)采集節(jié)點上傳的數(shù)據(jù)包，解析數(shù)據(jù)包中的人體姿態(tài)感知節(jié)點編號、姿態(tài)信息等數(shù)據(jù)，并存入數(shù)據(jù)庫中.用戶可以利用前端軟件系統(tǒng)創(chuàng)建監(jiān)控對象，通過人體姿態(tài)感知節(jié)點編號可以進行歷史數(shù)據(jù)的查詢和管理.監(jiān)控界面采用Web形式，將網(wǎng)站部署到因特網(wǎng)后可以實現(xiàn)遠程實時監(jiān)控.

圖7 實時監(jiān)控管理平臺功能結(jié)構(gòu)圖

前端管理信息包括被監(jiān)控者的編號、姓名、年齡和緊急聯(lián)系方式等基本信息.實時監(jiān)控頁面可以顯示當前連接數(shù)，以及各個被監(jiān)控者的狀態(tài).可以通過節(jié)點編號查詢被監(jiān)控者的歷史狀況等信息.

圖8 實時監(jiān)控管理平臺頁面

4 系統(tǒng)測試

為了驗證人體姿態(tài)辨識系統(tǒng)的實際效果，分別對多位不同年齡段試驗者進行了數(shù)據(jù)收集及系統(tǒng)測試，為了使實驗結(jié)果具有更高的可信度，測試的地點均為日常生活場所.被測試者在測試前首先被告知實驗過程，然后根據(jù)實驗人員的指令進行各組不同姿態(tài)的測試.實驗結(jié)果分析表明，由于各年齡段人體的活動強度、動作速度不同，系統(tǒng)對各年齡段試驗者的姿態(tài)辨識準確率不同.對于高年齡段試驗者，因為走路平緩，活動起伏較小，降低了運動峰值谷值對姿態(tài)辨識的影響，摔倒辨識誤差最小，但由于走路過于緩慢，也容易導(dǎo)致行走與靜止之間的誤判.測試中，本系統(tǒng)對各姿勢的辨識準確率詳見表1.

測試中，被測試者的動作相對較為拘謹，且在生活中，人體姿態(tài)更為多變，因此姿態(tài)識別準確率也會有所波動.系統(tǒng)對于上、下樓姿態(tài)的辨識存在較大誤差，但對于摔倒姿態(tài)的辨識準確率已達90%以上，可以實現(xiàn)對老年人進行摔倒監(jiān)控的基本需求.在實際應(yīng)用中，根據(jù)用戶實際情況調(diào)節(jié)各階段的閾值，可以有效提高姿態(tài)辨識的準確率.

表1 各年齡段不同人體姿態(tài)辨識準確率的比較

5 結(jié) 論

設(shè)計了一種基于WSN的人體姿態(tài)辨識系統(tǒng)，運用WSN技術(shù)、小波分析理論、微型傳感器技術(shù)設(shè)計了姿態(tài)辨識系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)，在不影響被監(jiān)護者日常生活的前提下，實現(xiàn)了對被監(jiān)護者的7種人體姿態(tài)辨識.該系統(tǒng)能夠同時對多名被監(jiān)護者的人體姿態(tài)進行遠程實時監(jiān)控，可用于對獨居老人或醫(yī)院病人的安全監(jiān)護用途.

參考文獻：

[1] 鄭莉莉，黃鮮萍，梁榮華．基于支持向量機的人體姿態(tài)識別[J]．浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2012，40(6)：670-765．

[2] ROPPE R. A survey on vision-based human action recognition[J]. Image and Vision Computing，2010，28(6)：976-990．

[3] JIANG Xing-hao， SUN Tan-feng， FENG Bing， et al． A space-time SURF descriptor and its application to action recognition with video words[C]//8th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery． Shanghai： IEEE Computer Society，2011：1911-1915．

[4] 湯一平，陸海峰．基于計算機視覺的電梯內(nèi)防暴力智能視頻監(jiān)控[J]．浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2009，37(6)：591-597．

[5] 滕游，董輝，俞立．基于DSP的運動目標檢測與跟蹤系統(tǒng)設(shè)計[J]．浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2009，37(6)：607-609．

[6] 劉星．對維MEMS慣性傳感器的姿態(tài)解算算法研究[D]．哈爾濱：哈爾濱工程大學(xué)自動化學(xué)院，2013．

[7] KHAN A M， LEE Y K， LEE S Y， et al． A triaxial accelerometer-based physical-activity recognition via augmented-signal features and a hierarchical recognizer[J]． IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine，2010，14(5)：1166-1172．

[8] LAI C F， CHANG S Y， CHAO H C， et al． Detection of cognitive injured body region using multiple triaxial accelerometers for elderly falling[J]． IEEE Sensors Journal，2011，11(3)：763-770．

[9] NAJAFI B， AMINIAN K， PARASCHIV-LONESCU A， et al． Ambulatory system for human motion analysis using a kinematic sensor: monitoring of daily physical activity in the elderly[J]． IEEE Transactions on，2003，50(6)：711-723．

[10] 周曉，李杰，邊裕挺．基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境溫度監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[J]．浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2013，41(4)：440-443．

[11] 陸歡佳，俞立，董齊芬，等．基于無線傳感網(wǎng)的樓宇環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[J]．浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2011，39(6)：683-687．

[12] KARANTONIS D M， NARAYANAN M R， MATHIE M， et al． Implementation of a real-time human movement classifier using a triaxial accelerometer for ambulatory monitoring[J]． IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine，2006，10(1)：156-167．

[13] MATHIE M J． Monitoring and interpreting human movement patterns using a triaxial accelerometer[D]． Sydney： The University of New South Wales，2003．

[14] FOERSTER F， FAHRENBERG J． Motion pattern and posture: correctly assessed by calibrated accelerometers[J]．Behavior Research Methods，2000，32：450-457．