陶 帅 常蒙月 汪祖民 吕泽平

1.引言

从国家统计局公布的数据显示，2019年我国65周岁及以上人口占比为12.6%，较2018年的11.9%增长了0.7个百分点，可知我国的老龄化程度逐渐加快[1]。据报道，我国65岁以上老年人超过1/3每年摔伤1次以上，85岁以上老年人超过2/3每年摔伤2次及以上[2]。如果不能及时反馈和解决跌倒引发的问题，将会带来更大的身体损伤，所以积极应对因跌倒给老年人带来的影响是实现健康老龄化的关键。

越来越多的学者将目光聚焦于跌倒检测系统的研究，常见的跌倒检测系统包括基于视觉的跌倒检测系统、基于环境的跌倒检测系统和便携式可穿戴检测系统。基于视觉的跌倒检测系统可以精准获取和存储多维度的信息，已经广泛应用于临床、康复、体健等多个领域，但是它们通常比较昂贵和复杂，而且图像数据容易受到光照亮度、光线、视点、设备移动和复杂背景等因素的干扰，所以基于视觉的系统只能在室内或特定场所使用。基于环境的跌倒检测系统不仅可以准确获取测量数据而且人体不用佩戴任何传感器，比较舒适，但是它也有一些缺点，只能在特定的场所测量且价格昂贵。可穿戴跌倒检测系统更容易获取人体各项数据信息且没有时间、空间限制，在监控和分析对象稳定性方面也非常出色[3]。本文主要介绍应用可穿戴设备进行跌倒检测的方法，从可穿戴设备数据采集、数据预处理和跌倒判别算法三方面进行综述，对已有的文献分类、对比、统计分析并指出未来的工作重点，为初学者指引方向，同时为相关行业后续的研究工作提供借鉴与参考。……