宁鸿成，滕桂法，赵 洋，董素芬

（河北农业大学 信息科学与技术学院，河北 保定071001）

随着社会老龄化的不断发展，预期到2030年空巢老年人家庭的比例将达到90%，届时我国老年人家庭将空巢化[1]。据统计，在65岁以上的老年人群中，每年有超过1/3的人都有跌倒经历，2/3老年人意外死亡都是由跌倒引起的，而在75岁以上老人中这个比例更是高达70%[2]。

跌倒检测是远程健康监护系统中家庭终端的一种实现方式，涉及多个领域，包括信号采集与处理，信号特征提取，数据传输等方面的研究。跌倒检测技术有很多，从信号获取的渠道进行分类，可将跌倒检测技术分为三类[3]：基于视频图像的跌倒检测，该方法不足之处在于它不能保证用户的隐私安全并且视频图像的质量受光线等环境影响较大；基于声学信号的跌倒检测，安装复杂且前期投入比较大；基于穿戴式装置的跌倒检测，较之前两种方法在适用环境上和对用户的干扰程度上有比较突出的优点。综合比较各类检测方法，基于穿戴式的检测方法对老年人的健康进行远程监管比较适合。

本文设计了一种佩带在腰部[4]的新型的基于加速度传感数据采集的跌倒检测模块。在数据预处理阶段，本文提出了基于1-class SVM分类预算法，并依据人体在不同动作下其能量损耗的最大量不同(阈值范围不同)进行跌倒判断[5]，在确保系统准确性上增加了计算分析人体特定时间内的速度、位移及倾角这三个特征量作为辅助判据。……