基于Kinect V2的老人跌倒检测系统设计

李沛峰，冯飞龙，黄淑芬，林家豪

（广东工业大学华立学院，广东广州 510000）

随着我国人口老龄化进程的加速，养老问题成为了避不开的社会问题。据统计，2010 年我国60 岁以上老龄人口约有1.78 亿，总人口占比为13.26%；到了2020 年，60 岁以上老龄人口达到2.34 亿，总人口占比约16%；预计到本世纪中叶，我国60 岁以上人口将高达4.7 亿，总人口占比高达30%。在对老年人的健康问题分析中发现，跌倒是老年人中最常见的问题，致伤和致死率都极高，是影响健康的重要因素之一。老年人由于生理因素、疾病因素、环境因素等，容易导致跌倒事件的发生。特别是随着年龄的增长，由于视力下降、肌肉萎缩、骨骼老化等生理因素，跌倒发生的概率会更高。而老年人跌倒之后如果处理不及时，容易留下伤残，甚至会危及生命，也会给家庭和社会带来沉重的医疗负担[1-4]。

利用现代化技术，快速检测老人跌倒并且在摔倒后提供快速、有效的救援措施，能降低老年人死亡的风险。目前，主流的现代化老人跌倒检测技术有：1）利用智能穿戴设备实时监测老人状态[5]；2）基于环境分布式的跌撞检测系统；3）基于Android 平台的软件检测方法[6]；4）利用RGB 计算机视觉图像分析技术[7]。穿戴式跌倒检测和基于Android 平台的跌倒检测方法利用加速度传感器、陀螺仪等监测老人的运动状态，在一定程度上能准确地检测跌倒状态，但是由于穿戴时会给使用者带来不适，在老年人群体的使用率并不高。由于人体动作的复杂性，基于环境分布式的检测系统和传统的计算机图像处理技术容易产生误判、漏判等问题，在精确度、安全性、隐私保护等方面存在明显的缺陷。……