[[alternative]]Design and implementation of a intelligent necklace with falling detection using IoT technologies

碩士[[abstract]]隨著科技的進步、醫學的發展、人口出生率及死亡率的逐年降低，全球老年人口的比例正大幅提升，隨著高齡化社會的來臨，養老照顧漸漸成為重要的社會議題。而社會上專業養老機構已經無法負荷老年人口持續的成長，居家健康照護必成為未來的趨勢。 本論文擬以物聯網技術設計與實作具跌倒偵測之智慧項鍊系統。智慧項練為一套判斷速度快及正確率高的個人攜帶型的跌倒偵測裝置，它利用三軸加速度計於擷取老人活動所產生的三軸加速度值，判斷出跌倒的狀態，包括：行走、跑步、跌倒....等，再採用無線傳輸技術，對外發出求救訊號，給予即時的幫助。本裝置實作於一個小方塊盒中，使用者可掛在脖子上，方便老人家使用。[[abstract]]With the progress of science and technology, medical development, population birth rate and mortality decreased year by year, the proportion of the world''s elderly population is greatly improved, with the advent of aging society, pension care has gradually become an important social issue. And the community of professional pension agencies have been unable to load the elderly population continued to grow, home health care will become the future trend. This paper intends to design and implement the intelligent necklace system with drop detection technology. Wisdom is a set of judging speed and high accuracy of the personal carry-type fall detection device, which uses a three-axis accelerometer to capture the activities of the elderly generated by the three-axis acceleration value to determine the fall state, including: Walking, running, falling .... and so on, and then use the wireless transmission technology, issued a distress signal, to give immediate help. The device is implemented in a small box box, the user can hang on the neck, easy for the elderly to use.[[tableofcontents]]目錄 目錄 III 圖目錄 V 表目錄 VII 第一章、簡介 1 第二章、相關研究 6 2.1跌倒偵測系統 6 2.2穿戴式感測器配戴位置 12 第三章、背景知識 15 3.1物聯網基礎架構 15 3.2 Zigbee簡介 16 3.3陀螺儀 19 3.3.1 陀螺儀原理 19 3.3.2陀螺儀設定 20 3.4 三軸感測器 22 3.5 Arduino簡介 23 第四章、系統架構 24 第五章 、系統設計與功能介紹 27 5.1 設計期 28 5.2 硬體建置 31 5.3系統流程 33 第六章、系統實作 35 6.1 感測元件與無線通訊模組 35 6.2 系統流程 41 6.3 伺服器 42 第七章、數據分析 43 7.1 資料標記 43 7.2 人體姿態估測波形 47 7.3 資料判斷 49 7.4 數據的收集與擷取 50 第八章 討論 52 8.1 Ubidots 雲端作業平台 52 8.2 實作過程 52 第九章 結論與未來展望 54 9.1 結論 54 9.2 未來展望 55 9.2.1 建立資料庫的網站 55 9.2.2 嵌入式系統的選用 56 參考文獻 57 附錄-英文論文 59 圖目錄 圖1各國65歲以上人口占總人口比率。 2 圖2台灣台灣2004年至2051年人口推估 4 圖3 移動型行為圖像序列-走路、跑步、跑步後跌倒 7 圖4 全球定位系統 8 圖5 陀螺儀實現跌倒偵測系統 9 圖6 訊號強度向量 10 圖7 ZigBee無線網路協定架構圖 17 圖8常見的ZigBee網路架構 18 圖9 陀螺儀基本架構圖 19 圖10 InvenSense包含MEMS加速度計和MEMS陀螺儀。 21 圖11 MPU-6050實體圖 21 圖12三軸感測器 22 圖13 Arduino微電腦控制板 23 圖14跌倒偵測之智慧項鍊物聯網系統架構圖 24 圖15跌倒偵測之智慧項鍊物聯網系統 25 圖16老年人日常狀態及緊急事件推播通知 26 圖17感測器配戴實體圖 28 圖18 感測盒實作圖 29 圖19：WeMos D1 與 MPU6050連結方塊圖 31 圖20：Fall Detector 原型機圖 32 圖21 跌倒偵測系統 32 圖22 胸部傾倒判定流程圖 33 圖23 Arduino微電腦控制板 35 圖24 Arduino微電腦控制板硬體系統架構圖 36 圖25 WeMos D1模組 37 圖26 WeMos D1模組腳位圖 37 圖27 XBee模組 38 圖28 三軸加速度 39 圖29 MPU6050 40 圖30裝置線路配置 41 圖31原件裝置製作成盒子 42 圖32螢幕上面看到三軸數值 42 圖33跌倒偵測之智慧項鍊物聯網系統伺服器架構圖 42 圖34 跌倒時各軸加速度變化示意圖 44 圖35 各行為之加速度變化圖 45 圖36 正常行走時 x 軸加速度變化 46 圖37 步伐不穩時 x 軸加速度變化 46 圖38 異常波形(1)：儀器佩帶錯誤 48 圖39 異常波形(2)：儀器佩帶錯誤 48 圖40平地行走z軸加速度變化 49 圖41平地行走z軸加速度變化 50 圖42行為模式 51 表目錄 表1 跌倒偵測感測器裝置之比較 13 表2 流程步驟說明 14[[note]]學號: 704410041, 學年度: 10