基于加速度与温度传感器融合的智能跌倒检测系统设计研究

智能跌倒检测系统的技术架构

跌倒检测是老年护理与远程健康管理中的核心需求。传统的跌倒检测多依赖加速度传感器，但容易因坐姿转换、跳跃等动作产生误判。引入温度传感器后，系统可通过多维度数据实现高精度判断。

1. 三阶段检测流程

• 第一阶段：加速度异常捕捉——当加速度值在短时间内发生剧烈变化（如垂直方向冲击），触发初步警报。
• 第二阶段：温度变化验证——若跌倒发生，人体与地面接触会导致局部体表温度骤降（通常低于0.5℃），温度传感器可确认这一物理特征。
• 第三阶段：综合决策输出——只有当加速度突变与温度下降同时出现时，系统才判定为真实跌倒，并启动紧急呼叫或通知家属。

2. 数据同步与时间对齐机制

由于加速度与温度传感器采样频率不同（如加速度为100Hz，温度为1Hz），需建立时间戳对齐算法。通过使用统一时间基准和插值方法，确保两组数据在时间上精确匹配，避免因延迟导致误判。

3. 实验验证与性能对比

在实际测试中，仅使用加速度传感器的系统跌倒识别准确率为82%，而加入温度传感器后的协同系统准确率提升至96%以上，误报率下降40%。这表明温度信息在增强系统鲁棒性方面具有显著价值。

未来发展趋势

随着人工智能算法的发展，未来的跌倒检测系统将进一步集成深度学习模型，实现从“规则驱动”向“数据驱动”的转变。同时，多模态传感器融合（如心率、湿度）也将成为主流，构建更加全面的健康感知网络。