【Python生活】如何构建一个跌倒检测的算法？

跌倒检测算法原理

跌倒检测主要基于加速度计和陀螺仪数据，通过分析人体运动的特征来判断是否发生跌倒。常见的算法原理包括：

阈值检测法：设置加速度幅值阈值和倾角阈值，当加速度突然增大并超过阈值，随后倾角发生显著变化时，判定为跌倒。
机器学习方法：提取时域特征（均值、标准差、峰度等）和频域特征（FFT变换），训练分类模型（如SVM、随机森林）。
深度学习方法：使用LSTM、CNN等网络直接处理时序传感器数据，自动提取特征并分类。

下面我将使用阈值检测法实现一个基础的跌倒检测系统，因为它简单高效且易于理解。

Python代码实现

下面是一个使用Python实现的跌倒检测系统，包含数据生成、特征提取、跌倒检测算法和测试用例：

python 复制代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
import unittest

class FallDetectionSystem:
    def __init__(self, accel_threshold=1.5, inclination_threshold=60, window_size=50, fs=50):
        """
        初始化跌倒检测系统
        
        参数:
            accel_threshold: 加速度幅值阈值(g)
            inclination_threshold: 倾角变化阈值(度)
            window_size: 分析窗口大小(采样点数)
            fs: 采样频率(Hz)
        """
        self.accel_threshold = accel_threshold
        self.inclination_threshold = inclination_threshold
        self.window_size = window_size
        self.fs = fs
        
    def calculate_magnitude(self, x, y, z):
        """计算三轴加速度的合加速度"""
        return np.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)
    
    def calculate_inclination(self, x, y, z):
        """计算倾角"""
        return np.degrees(np.arctan2(np.sqrt(x**2 + y**2), z))
    
    def detect_fall(self, accel_data, incl_data):
        """
        基于阈值的跌倒检测算法
        
        参数:
            accel_data: 合加速度数据
            incl_data: 倾角数据
            
        返回:
            检测结果列表，1表示跌倒，0表示正常
        """
        result = np.zeros_like(accel_data)
        
        for i in range(len(accel_data) - self.window_size):
            # 窗口内数据
            window_accel = accel_data[i:i+self.window_size]
            window_incl = incl_data[i:i+self.window_size]
            
            # 检测加速度峰值
            if np.max(window_accel) > self.accel_threshold:
                # 检测倾角变化
                incl_change = np.max(window_incl) - np.min(window_incl)
                if incl_change > self.inclination_threshold:
                    # 标记为跌倒
                    result[i+self.window_size//2] = 1  # 在窗口中间位置标记
                    
        return result

def generate_sample_data(duration=10, fs=50, add_fall=True):
    """
    生成示例传感器数据
    
    参数:
        duration: 数据持续时间(秒)
        fs: 采样频率(Hz)
        add_fall: 是否添加跌倒事件
        
    返回:
        时间数组, X轴加速度, Y轴加速度, Z轴加速度
    """
    t = np.linspace(0, duration, duration * fs)
    n_samples = len(t)
    
    # 生成正常活动数据
    x = 0.1 * np.random.randn(n_samples)
    y = 0.1 * np.random.randn(n_samples)
    z = 1.0 + 0.1 * np.random.randn(n_samples)  # 重力加速度
    
    if add_fall:
        # 在中间添加一个跌倒事件
        fall_start = int(n_samples * 0.4)
        fall_end = fall_start + int(fs * 1.5)  # 跌倒持续1.5秒
        
        # 跌倒时的加速度特征: 先快速上升(撞击), 然后下降(失重), 最后稳定(躺在地上)
        impact_duration = int(fs * 0.3)
        impact_amplitude = 2.0  # 撞击强度
        
        # 生成撞击信号
        impact = impact_amplitude * np.sin(np.linspace(0, np.pi, impact_duration))
        x[fall_start:fall_start+impact_duration] += impact * np.random.randn(impact_duration)
        y[fall_start:fall_start+impact_duration] += impact * np.random.randn(impact_duration)
        z[fall_start:fall_start+impact_duration] += impact * np.random.randn(impact_duration)
        
        # 失重阶段
        weightlessness_duration = int(fs * 0.5)
        x[fall_start+impact_duration:fall_start+impact_duration+weightlessness_duration] *= 0.3
        y[fall_start+impact_duration:fall_start+impact_duration+weightlessness_duration] *= 0.3
        z[fall_start+impact_duration:fall_start+impact_duration+weightlessness_duration] *= 0.3
        
        # 躺倒后倾角变化
        post_fall_start = fall_start + impact_duration + weightlessness_duration
        x[post_fall_start:fall_end] += 0.8  # 假设摔倒后X轴加速度增加
        z[post_fall_start:fall_end] -= 0.8  # Z轴加速度减小(接近水平)
    
    return t, x, y, z

class TestFallDetection(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.fd_system = FallDetectionSystem()
        
    def test_magnitude_calculation(self):
        x, y, z = 1.0, 0.0, 0.0
        mag = self.fd_system.calculate_magnitude(x, y, z)
        self.assertEqual(mag, 1.0)
        
    def test_inclination_calculation(self):
        x, y, z = 0.0, 0.0, 1.0
        incl = self.fd_system.calculate_inclination(x, y, z)
        self.assertEqual(incl, 0.0)
        
    def test_fall_detection(self):
        # 生成测试数据
        t, x, y, z = generate_sample_data(duration=5, add_fall=True)
        
        # 计算特征
        fd = FallDetectionSystem()
        mag = np.array([fd.calculate_magnitude(xi, yi, zi) for xi, yi, zi in zip(x, y, z)])
        incl = np.array([fd.calculate_inclination(xi, yi, zi) for xi, yi, zi in zip(x, y, z)])
        
        # 检测跌倒
        result = fd.detect_fall(mag, incl)
        
        # 验证是否检测到跌倒
        self.assertTrue(np.sum(result) > 0, "未能检测到模拟的跌倒事件")

def visualize_results(t, x, y, z, fall_result):
    """可视化传感器数据和跌倒检测结果"""
    plt.figure(figsize=(12, 8))
    
    # 绘制三轴加速度
    plt.subplot(411)
    plt.plot(t, x, 'r-', label='X')
    plt.plot(t, y, 'g-', label='Y')
    plt.plot(t, z, 'b-', label='Z')
    plt.title('三轴加速度数据')
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    
    # 绘制合加速度
    fd = FallDetectionSystem()
    mag = np.array([fd.calculate_magnitude(xi, yi, zi) for xi, yi, zi in zip(x, y, z)])
    
    plt.subplot(412)
    plt.plot(t, mag)
    plt.axhline(y=fd.accel_threshold, color='r', linestyle='--', label='加速度阈值')
    plt.title('合加速度')
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    
    # 绘制倾角
    incl = np.array([fd.calculate_inclination(xi, yi, zi) for xi, yi, zi in zip(x, y, z)])
    
    plt.subplot(413)
    plt.plot(t, incl)
    plt.axhline(y=fd.inclination_threshold, color='r', linestyle='--', label='倾角阈值')
    plt.title('倾角')
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    
    # 绘制跌倒检测结果
    plt.subplot(414)
    plt.plot(t, fall_result, 'g-')
    plt.title('跌倒检测结果 (1=跌倒, 0=正常)')
    plt.grid(True)
    
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('fall_detection_results.png')
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    # 运行测试
    unittest.main(argv=[''], verbosity=2, exit=False)
    
    # 生成样本数据并进行跌倒检测
    t, x, y, z = generate_sample_data(duration=10, add_fall=True)
    
    fd = FallDetectionSystem()
    mag = np.array([fd.calculate_magnitude(xi, yi, zi) for xi, yi, zi in zip(x, y, z)])
    incl = np.array([fd.calculate_inclination(xi, yi, zi) for xi, yi, zi in zip(x, y, z)])
    
    fall_result = fd.detect_fall(mag, incl)
    
    # 可视化结果
    visualize_results(t, x, y, z, fall_result)
    
    # 打印检测结果统计
    fall_count = np.sum(fall_result)
    print(f"检测到 {fall_count} 次跌倒事件")

测试用例说明

上述代码包含了一个测试类TestFallDetection，它包含三个测试方法：

test_magnitude_calculation: 验证合加速度计算是否正确
test_inclination_calculation: 验证倾角计算是否正确
test_fall_detection: 验证系统能否检测到模拟的跌倒事件

你可以通过运行这个Python文件来执行测试，测试通过后会生成模拟数据并进行跌倒检测，最后可视化展示结果。

部署到手机的方法

要将这个跌倒检测系统部署到手机上，有以下几种方法：

1. 使用Kivy框架

Kivy是一个开源Python库，可用于开发跨平台应用（iOS、Android、Windows等）。

步骤：

安装Kivy：pip install kivy
创建Kivy应用，集成上述跌倒检测代码
使用Buildozer（针对Android）或Kivy iOS工具链打包应用

2. 使用BeeWare项目

BeeWare是一个用Python开发原生应用的工具集：

步骤：

安装BeeWare：pip install briefcase
创建BeeWare项目：briefcase new
将跌倒检测代码集成到项目中
使用Briefcase打包应用

3. 使用Flutter+Python插件

结合Flutter的UI能力和Python的算法能力：

步骤：

开发Flutter应用界面
使用flutter_python或ffi插件调用Python代码
打包发布应用

4. 转换为Android原生应用

如果你熟悉Java或Kotlin，可以：

将Python算法转换为Java/Kotlin代码
使用Android Studio开发应用
集成传感器数据采集功能
实现跌倒检测和报警功能

部署注意事项

传感器访问权限：需要获取手机的加速度计和陀螺仪权限
电池消耗：持续监测传感器会消耗电池，需优化算法和采样频率
实时性要求：跌倒检测需要实时处理数据，需确保算法效率
误报率控制：调整阈值参数，减少日常活动中的误报

选择哪种部署方法取决于你的开发经验和应用需求。Kivy和BeeWare是最直接的方法，因为它们允许你直接使用Python代码，而不需要转换为其他语言。