公开(公告)号：CN106887115A

公开(公告)日：2017-06-23

申请号：CN201710048291.5

申请日：2017-01-20

Applicant: 安徽大学

Inventor： 夏懿 ,  李彦琳 ,  梁路 ,  卢一相 ,  张德祥 ,  章军 ,  高清维

IPC: G08B21/04

CPC classification number: G08B21/043 ,  G08B21/0446

Abstract: 本发明公开了一种老人跌倒监测装置，包括惯性传感模块、足底压力传感模块、信息接收通讯模块以及移动处理终端；惯性传感模块负责采集人体行走过程中的步态运动信息，足底压力传感模块负责采集人体行走过程中的步态压力信息，信息接收通讯模块分别连接着惯性传感模块、足底压力传感模块，负责接收惯性传感模块和足底压力传感模块的数据信息，并与移动处理终端通信连接，将数据信息发送至移动处理终端，由移动处理终端处理判断是否跌倒。本发明还提供了一种老人跌倒风险评估方法，通过惯性传感模块与足底压力传感模块结合的方式采集姿态与步态信息，提高了跌倒监测以及风险评估的准确性。

公开(公告)号：CN106887115B

公开(公告)日：2019-05-10

申请号：CN201710048291.5

申请日：2017-01-20

Applicant: 安徽大学

Inventor： 夏懿 ,  李彦琳 ,  梁路 ,  卢一相 ,  张德祥 ,  章军 ,  高清维

IPC: G08B21/04

Abstract: 本发明公开了一种老人跌倒监测装置，包括惯性传感模块、足底压力传感模块、信息接收通讯模块以及移动处理终端；惯性传感模块负责采集人体行走过程中的步态运动信息，足底压力传感模块负责采集人体行走过程中的步态压力信息，信息接收通讯模块分别连接着惯性传感模块、足底压力传感模块，负责接收惯性传感模块和足底压力传感模块的数据信息，并与移动处理终端通信连接，将数据信息发送至移动处理终端，由移动处理终端处理判断是否跌倒。本发明还提供了一种老人跌倒风险评估方法，通过惯性传感模块与足底压力传感模块结合的方式采集姿态与步态信息，提高了跌倒监测以及风险评估的准确性。

公开(公告)号：CN110264456A

公开(公告)日：2019-09-20

申请号：CN201910533477.9

申请日：2019-06-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 夏懿 ,  李彦琳

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/33 ,  G06T7/62

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的足底压力图像配准方法，本发明是利用级联卷积神经网络回归模型来估算得到足底压力图像的配准参数，而对待配准足底压力图像则使用主轴算法来估算得到初始配准参数，进而使得待配准图像的旋转角度缩小到一定范围，以便后续的二次配准，且设计的级联卷积神经网络框架，其分为粗调网络和细调网络，通过不同的变换参数来产生源足底压力图像，所产生的数据集用于模型训练，之后将待配准图像依次输入至训练出的粗调网络模型和细调网络模型中，最后将粗调网络模型和细调网络模型输出的结果进行叠加组合，以得到最终的足底压力图像配准参数，使得优化配准参数的效率得到显著提升。