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基于窄带物联网的可穿戴设备及跌倒检测方法与流程

时间：2024-07-06 01:06:42

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本申请涉及智能设备领域，特别是涉及一种基于窄带物联网的可穿戴设备及跌倒检测方法。

背景技术：

世界各国正面临着人口老龄化引发的全球老年慢性疾病急剧增加这一严峻挑战，到2050年我国老龄化人群将达到总人口的30％，给家庭和社会带来了一定的压力。随着人口老龄化趋势的加剧，老年人的家庭护理成为社会各界关注的问题。加之现代年轻劳动人口的流动，老人与子女分开居住，削弱了家庭养老的功能，出现了“空巢老人”现象，这一现象使老龄化问题“雪上加霜”。据统计，在我国1.67亿60岁以上的老人中，“空巢老人”占了一半，“空巢老人”作为我国在此次老龄化浪潮中最突出的表现和最严峻的挑战之一，已经引起了政府和社会各界的高度重视。

由于老年人数急剧增加，对自我健康监测和预防医学的需求正在增加，基于物联网(internetofthings，简称为iot)技术的可穿戴设备近年来一直备受关注，因为它有可能缓解由于人口老龄化和慢性疾病增加而导致的医疗系统紧张。目前，国内外都已经有将可穿戴医疗健康设备和移动应用程序与远程医疗系统高效整合从而构建医疗物联网体系的应用实例，通过可穿戴设备结合发达的监测技术获得用户各方面的健康指标、生命体征和健康状况等，有效降低了预防和监测的总体成本，被认为是长期健康监测的可靠工具。

但是当前国内外的可穿戴医疗健康设备大部分是基于蓝牙、wifi等通信手段，存在许多局限，如：不能独立工作、配置复杂、存在安全隐患、功耗较高等，另外，这类可穿戴医疗健康设备在进行健康指标、生命体征和健康状况等监测时，往往存在检测不准确等问题，例如，不能准确地检测到跌倒的行为，从而延误甚至错过救治的时机。这些缺陷在一定程度上降低了用户的使用意愿，阻碍了可穿戴医疗健康设备的推广及应用。

技术实现要素：

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于公开一种基于窄带物联网的可穿戴设备及跌倒检测方法。

本申请公开一种基于窄带物联网的可穿戴设备，包括：微处理器以及与所述微处理器连接的nb-iot通信模块、定位模块以及跌倒检测模块；所述定位模块用于获取位置信息；所述跌倒检测模块用于检测可穿戴设备所属的使用者是否发生了跌倒行为并在检测到使用者发生了跌倒行为之后发出跌倒检测信号；所述微处理器用于根据所述跌倒检测模块发出的跌倒检测信号而产生一报警信息，将所述报警信息连同所述定位模块获取的位置信息通过nb-iot通信模块发送给服务平台或指定的通信终端。

可选地，所述跌倒检测模块为三轴加速度传感器，所述三轴加速度传感器检测检测使用者是否发生了跌倒行为是通过检测可穿戴设备在空间直角坐标系中三个轴方向上的加速度信号来实现的；在所述空间直角坐标系中，包括x轴、y轴、以及z轴，其中，x轴表示使用者的前后方向，y轴表示使用者的竖直方向，z轴表示使用者的左右方向；根据重力加速度与其在三轴加速度的x、y、z三轴之间的分量关系，分别计算出x、y、z三轴与重力加速度的夹角。

可选地，所述三轴加速度传感器在检测使用者是否发生了跌倒行为时基于四个判断依据而发出跌倒检测信号。

可选地，所述三轴加速度传感器基于四个判断依据而发出跌倒检测信号的方式包括：

基于第一判断依据，检测可穿戴设备是否发生了失重行为；

基于第二判断依据，检测可穿戴设备失重行为之后是否产生有冲击行为；

基于第三判断依据，检测可穿戴设备在冲击行为之后是否处于平稳状态；以及

基于第四判断依据，检测可穿戴设备在处于平稳状态下加速度信息与初始状态是否发生变化且所述发生变化的幅度是否超过一阈值。

可选地，所述三轴加速度传感器还可基于四个判断依据检测使用者发生的跌倒行为的严重等级并发出与所述跌倒行为的严重等级相对应的跌倒检测信号。

可选地，所述可穿戴设备还包括与所述微处理器连接的温湿度传感器和/或心率传感器。

可选地，所述可穿戴设备还包括：求助键，与所述微处理器连接，所述求助键用于在被触发后发送求助请求；语音通信模块，所述语音通信模块与所述微处理器连接，所述微处理器在接收到所述求助键的求助请求时，控制所述语音通信模块呼叫指定联系人。

本申请另公开一种应用于基于窄带物联网的可穿戴设备的跌倒检测方法，其特征在于，所述可穿戴设备包括：微处理器以及与所述微处理器连接的nb-iot通信模块、定位模块以及跌倒检测模块；所述跌倒检测方法包括如下步骤：

利用所述跌倒检测模块检测可穿戴设备在空间直角坐标系中三个轴方向上的加速度信号，根据重力加速度与其在三轴加速度的x、y、z三轴之间的分量关系，分别计算出x、y、z三轴与重力加速度的夹角，从而判定所述可穿戴设备的所属使用者是否发生了跌倒行为，并在检测到使用者发生了跌倒行为之后发出跌倒检测信号；在所述空间直角坐标系中，包括x轴、y轴、以及z轴，其中，x轴表示使用者的前后方向，y轴表示使用者的竖直方向，z轴表示使用者的左右方向；以及

利用所述微处理器根据所述跌倒检测模块发出的跌倒检测信号而产生一报警信息，将所述报警信息连同所述定位模块获取的位置信息通过nb-iot通信模块发送给服务平台或指定的通信终端。

可选地，所述三轴加速度传感器是基于四个判断依据来检测使用者是否发生了跌倒行为，其方法包括：

基于第一判断依据，检测可穿戴设备是否发生了失重行为；

基于第二判断依据，检测可穿戴设备失重行为之后是否产生有冲击行为；

基于第三判断依据，检测可穿戴设备在冲击行为之后是否处于平稳状态；以及

基于第四判断依据，检测可穿戴设备在处于平稳状态下加速度信息与初始状态是否发生变化且所述发生变化的幅度是否超过一阈值。

本申请还公开一种安全监测服务系统，包括：可穿戴设备、服务中心、以及监控平台。

本申请公开的基于窄带物联网的可穿戴设备及跌倒检测方法，通过设置的跌倒检测模块能检测使用者的跌倒行为，将与跌倒行为对应的报警信息连同定位模块获取的位置信息通过nb-iot通信模块发送给服务平台或指定的通信终端，可实现跌倒行为检测准确、报警信息传达迅速、能有效监护和保护使用者的目的。

附图说明

图1显示为本申请基于窄带物联网的可穿戴设备在一实施中的结构框图。

图2显示为本申请可穿戴设备所应用的窄带物联网的系统架构。

图3显示为图1中跌倒检测模块应用三轴加速度传感器的实施例中三轴加速度分量与倾角的关系示意图。

图4显示图3中基于x轴的测量原理图。

图5显示为本申请基于窄带物联网的可穿戴设备在另一实施中的结构框图。

图6显示为本申请跌倒检测方法在一实施例中的流程示意图。

图7显示为本申请安全监测服务系统的框图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本申请的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点及功效。

在下述描述中，参考附图，附图描述了本申请的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本公开的精神和范围的情况下进行组成以及操作上的改变。下面的详细描述不应该被认为是限制性的，并且本申请的实施例的范围仅由本申请的专利的权利要求书所限定。这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本申请。

再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。

请参阅图1，显示为本申请基于窄带物联网的可穿戴设备在一实施中的结构框图。

可穿戴设备是可穿戴在人(也可包括某些动物)身上，具有一定功能的便携式终端设备。常见地，主流的产品形态包括以手腕为支撑的watch类(包括手表、手环、腕带等产品)，以脚为支撑的shoes类(包括鞋、袜子或者将来的其他腿上佩戴产品)，以头部为支撑的glass类(包括眼镜、头盔、头带等)，以及智能服装、书包、拐杖、配饰等各类非主流产品形态。这类可穿戴设备已经广泛出现在人们的日常生活中，并受到越来越多使用者的青睐。

在某些示例中，有些可穿戴设备是基于蓝牙、wifi等通信手段，存在许多局限，如：不能独立工作、配置复杂、存在安全隐患、功耗较高等，其需与例如手机等智能终端建立连接方可使用。

一般地，可穿戴设备还能够检测所穿戴用户的生理特征或动作特征。这类可穿戴设备在进行健康指标、生命体征和健康状况等监测时，往往存在检测不准确等问题，例如，不能准确地检测到跌倒的行为，从而延误甚至错过救治的时机。这些缺陷在一定程度上降低了用户的使用意愿，阻碍了可穿戴设备的推广及应用。

为此，本申请公开了一种基于窄带物联网的可穿戴设备。

如图1所示，所述可穿戴设备包括：微处理器11、nb-iot通信模块12、定位模块13以及跌倒检测模块14。

微处理器11可例如为一单片机，作为可穿戴设备的控制中心。

单片机是一种集成电路芯片，采用超大规模集成电路技术把具有数据处理能力的中央处理器cpu、随机存储器ram、只读存储器rom、多种i/o口和中断系统、定时器/计数器等功能集成到一起构成一个小而完善的微型计算机系统。以stm32系列的单片机为例，其可以让用户自由开发，而且其具有高性能、实时性好、数字信号处理、低功耗、集成度高和易于开发等特点。

无线传输技术中，较为普遍的有zigbee技术、wifi技术、蓝牙(bluetooth)技术等。

zigbee是一种短距离、低速率的无线通信技术，具有开放性的全球化标准。该技术具有低成本、低功耗、低延迟和低占空比特性等特点，是许多工业应用的理想选择。zigbee协议提供128位aes加密。此外，该技术还支持mesh网络，允许网络节点通过多个路径连接在一起。zigbee联盟近期对这项技术进行了标准化，希望连接的兼容性和通用性更强。目前，所有的zigbee设备都无法与其他不同厂家的zigbee设备进行直接通信。同时，zigbee具有网络覆盖范围、性能问题以及通信距离较短等缺点。

wifi是目前使用最广泛的无线网络传输技术，几乎所有的智能手机、平板电脑和笔记本电脑都支持wifi上网。目前用到的wifi是基于ieee802.11n无线标准，数据传输速率达到300mbps，吞吐量接近100m。wifi虽然传输快、普及率广，但也存在自身的技术劣势，其最大的问题要属安全性非常低，无线稳定性弱；功耗大也是其弱点之一，这些弱点导致其在应用方面受到限制。

蓝牙的功耗以及成本都介于wifi与zigbee两者之间，但传输距离最短，属于一种点对点、短距离传输的通信方式，因在移动设备或较短距离间传输，故蓝牙产品会提供一些较为私人化的使用体验，例如蓝牙耳机、蓝牙音箱等，但其传输距离较短的短板限制其应用。

随着科学技术的快速发展，基于蜂窝结构的窄带物联网(narrowbandinternetofthings，可简称为nb-iot)逐步建设起来。

窄带物联网是物联网的一个重要分支，其构建于蜂窝网络。随着科学技术的快速发展，基于蜂窝结构的窄带物联网逐步建设起来，窄带物联网只消耗大约180khz的带宽，可直接部署于gsm网络、umts网络或lte网络，以降低部署成本、实现平滑升级。窄带物联网具有覆盖广、连接多、电信级qos、运营商支持、推广快等诸多优点，使其成为当前最受关注的通信技术。

窄带物联网属于物联网的一种，窄带物联网的系统架构如图2所示。

如图2所示，窄带物联网系统包括：nb-iot终端(ue)、无线网侧、iot核心网、iot平台、应用服务器。

nb-iot终端，可通过空口连接到基站。

无线网侧，包括两种组网方式：一种是整体式无线接入网，其中包括2g、3g、4g以及nb-iot无线网。另一种是nb-iot新建，主要承担空口接入处理，小区管理等相关功能，并通过接口与iot核心网进行连接，将非接入层数据转发给高层网元处理。

iot核心网，承担与nb-iot终端非接入层交互的功能，并将iot业务相关数据转发到iot平台进行处理。

nb-iot平台，目前平台主要有电信平台、移动平台和华为平台。

应用服务器，是iot数据的最终汇聚点，根据客户的需求进行数据处理等操作。

如图2所示，感知层的nb-iot终端通过空口连接到网络层e-nodeb基站。nb-iot基站负责接入处理、小区管理等功能，通过mi接口与iot控制器进行连接。iot控制器负责与nb-iot终端非接入层交互的功能，并将iot业务相关数据转发到iot平台进行处理。iot平台汇聚各种接入网得到的iot数据，根据不同类型转发至相应的应用层。业务应用是iot数据的最终汇聚点，根据客户的需求进行数据处理等操作。

nb-iot安全架构可分为感知层、传输层和处理层三个层次。

第1层为nb-iot感知层的安全体系，目标是实现数据从物理世界的安全采集，以及数据和传输层的安全交换。包括以下几个方面的安全特性：感知节点的隐私保护和边界防护、感知节点对于扇区内基站的身份认证、移动节点越区切换时的安全路由选择、密码系统的建立与管理。

第2层为nb-iot传输层的安全体系，目标是实现数据在感知层和处理层之间的安全可靠传输，具体包括以下几个方面的安全特性：海量节点接入的身份认证，海量数据在传输过程中的认证，传输系统的入侵检测，以及与感知层、处理层的安全通信协议的建立。

第3层为nb-iot处理层的安全体系，目标是实现数据安全、有效的管理及应用，包括以下几个方面的安全特性：对海量数据的容灾备份、各类应用的用户访问控制、系统防护入侵检测、用户行为的安全审计以及对海量数据交互过程中的校验。

nb-iot技术具有以下特点：

广覆盖：

nb-iot采用窄带设计的方式，上行实现上传控制指令，下行实现下达控制指令，上行采用3.75khz和15khz两种子载波间隔，下行采用15khz子载波间隔，nb-iot终端最小发送带宽3.75khz。上行链路提高20db，通信能力大大增强，覆盖面积增大100倍，可以满足偏远地区的覆盖要求。在基站与nb-iot终端间采用较少数量的子载波与重传机制，提高接收端成功接收率，满足了地下室和地下车库等深度覆盖要求，实现了广覆盖。

低功耗：

nb-iot主要是针对低频率、低频次业务，通过简化无线协议、缩短发射/接收时间等措施，实现超长待机，电池寿命可达。通过psm和edrx技术，寻呼优化技术，系统信息有效时间延长到24小时。

低成本：

nb-iot支持独立部署、保护带内部署、带内部署3种部署方式，充分利用了频谱资源，运营商可根据现有的基站及已经覆盖的频段部署nb-iot网络。窄带宽、低功耗、基带复杂度低，使得nb-iot芯片及模块具有低成本的优势，随着技术的成熟，芯片价格会低至1美元，模块成本在5美元以下。

大规模连接：

nb-iot支持多连接，一个扇区可同时支持10万个设备接入，与现有的无线技术相比提高了50～100倍，能够满足互联互通的需求。nb-iot与lora相比，nb-iot是授权频段，其时隙同步协议对qos来说是最优的，特别适合需要低延时和高数据速率的应用，相比gsm，nb-iot具有功耗更低、成本低、覆盖广的优势。

在本实施例中，本申请可穿戴设备即是基于窄带物联网的，提供了nb-iot通信模块12，nb-iot模块12选用的是基于nb-iot技术的通信模组，相比于前述的无线传输技术，nb-iot模块12具有低功耗、低成本、具备广域传输、海量接入、支持大量节点、支持重传机制、低复杂度、快速、可靠、安全等特点，能够适用各种复杂环境，具有更优越的性能和电池续航能力。

在实际应用中，nb-iot通信模块12内置了udp/coap等数据传输协议，集成了支持接入onenet平台的基础通信套件at指令封装，推荐供电电压为3.8v，可自动搜寻频率，频段选择可以对应特定的模块版本及运营商类型通过at指令设置，支持内置或外置sim卡，可通过串口对固件版本进行升级。

nb-iot通信模块12有三种工作模式：active模式、standby模式和deep-sleep模式。

当nb-iot通信模块12工作在active模式下，模块所有功能可用，所有处理器均正常运行，无线电可进行正常收发，在active模式下模块可切换到standby模式和deep-sleep工作模式。

当nb-iot通信模块12工作在standby模式下时，所有处理器均未运行，但所有的外设可以被激活，系统时钟也是有效的，通过控制时钟和功率可以有效地降低功耗。当所有处理器执行等待中断指令时进入standby模式。

当nb-iot通信模块12工作deep-sleep模式下，只有32khz实时时钟(real-timeclock，rtc)正常工作，这意味着模块可以通过使用实时时钟的外围设备的rtc中断或者外部中断切换到active模式。所有处理器设置为deep-sleep模式，执行等待中断指令。

以上三种工作模式相辅相成，为模块的低功耗运行提供了保障，满足低功耗通信需求。

本申请公开的基于窄带物联网的可穿戴设备需要实现模组的驱动与控制、网络配置、资源配置、终端保活、数据上传、下行指令处理等功能，这些功能的实现首先要建立在可穿戴设备成功接入窄带物联网的基础上。

将可穿戴设备接入窄带物联网的过程可包括但不限于：首先将nb-iot通信模块上电，然后通过at指令判断微处理器能否与nb-iot通信模块进行正常通信，如果可以则继续查询sim卡卡号、当前窄带物联网的网络信号值，信号佳的情况下就可以通过nb-iot通信模块附着到窄带物联网，在确认窄带物联网专用sim卡已开通相关通信功能的前提下查询网络激活状态，若经确认入网成功，此时，nb-iot通信模块就可以执行后续的数据信息上报与指令下发等操作。

定位模块13用于获取可穿戴设备(即使用者)的位置信息。

在某些实施例中，定位模块13可包括卫星定位模块和/或网络定位模块。

所述卫星定位模块可例如为gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)模块、北斗定位模块、galileo定位模块、glonass定位模块中任一种或多种的组合。例如，所述卫星定位模块可以是gps+北斗双模定位模块，其既可以支持gps卫星定位系统，也可以支持北斗卫星定位系统。在实际应用中，其可以支持两套卫星定位系统同时在可穿戴设备上运行，实现应用范围更广、定位更精确。

所述网络定位模块可例如为基站定位模块、wifi定位模块、蓝牙定位模块等。

其中，基站定位模块提供的基站定位服务又叫做移动位置服务(locationbasedservice，简称为lbs)，其是通过电信移动运营商的网络获取移动终端用户的位置信息(经纬度坐标)，并显示在电子地图上。

wifi定位模块提供的wifi定位根据一个固定的wifimac地址，通过收集到的该wifi热点的位置，然后访问网络上的定位服务以获得经纬度坐标。

蓝牙定位模块提供的蓝牙定位是基于rssi(receivedsignalstrengthindication，信号场强指示)定位原理，其是利用在室内安装的若干个蓝牙局域网接入点，把网络维持成基于多用户的基础网络连接模式，并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微微网的主设备，然后通过测量信号强度获得用户的位置信息。

跌倒检测模块14用于检测可穿戴设备所属的使用者是否发生了跌倒行为。

在本实施例中，所述跌倒检测模块14可采用三轴加速度传感器，用于获取使用者在三个方向上的加速度信号以检测使用者是否发生了跌倒行为。

在实际应用中，所述三轴加速度传感器检测检测人体是否发生了跌倒行为是通过检测可穿戴设备在空间直角坐标系中三个轴方向上的加速度信号来实现的。具体地，如图3所示，在所述空间直角坐标系中，包括x轴、y轴、以及z轴，其中，x轴表示人体的前后方向，y轴表示人体的竖直方向，z轴表示人体的左右方向。所述三轴加速度传感器是基于重力加速度原理而设计的，其通过测量静止时x、y、z三轴的加速度，根据重力加速度与其在三轴加速度的x、y、z三轴之间的分量关系，分别计算出x、y、z三轴与重力加速度的夹角，从而得到系统的夹角。

以测量x轴向倾角为例，如图4所示，因为重力加速度g的方向垂直水平方向向下，所以当空间平面不水平，即重力加速度g不垂直于空间平面时，重力加速度g在这个空间平面的投影不等于0。通过所述三轴加速度传感器感应轴上的重力加速度g，经过转换可以得到平面倾角。所述三轴加速度传感器输出与重力加速度g之间的关系为：

sinα＝ax/g公式1

其中，在公式1中，ax为加速度传感器在x轴向输出的加速度值。

以此类推，针对y轴向倾角和z轴向倾角，所述三轴加速度传感器输出与重力加速度g之间的分别关系为：

sinβ＝ay/g公式2

sinγ＝az/g公式3

其中，在公式2中，ay为加速度传感器在y轴向输出的加速度值，在公式3中，az为加速度传感器在z轴向输出的加速度值

由上述公式1、公式2和公式3，可得到：

α＝arcsin(ax/g)公式4

β＝arcsin(ay/g)公式5

γ＝arcsin(az/g)公式6

所述三轴加速度传感器在检测使用者是否发生了跌倒行为时基于四个判断依据而发出跌倒检测信号。在某些实施方式中，所述三轴加速度传感器基于四个判断依据而发出跌倒检测信号的方式具体可包括：

基于第一判断依据，检测可穿戴设备是否发生了失重行为。

基于第二判断依据，检测可穿戴设备失重行为之后是否产生有冲击行为。

基于第三判断依据，检测可穿戴设备在冲击行为之后是否处于平稳状态。

基于第四判断依据，检测可穿戴设备在处于平稳状态下加速度信息与初始状态是否发生变化且所述发生变化的幅度是否超过一阈值。

本申请的发明人通过跌倒场景的研究，可获得人体在跌倒过程中可穿戴设备的加速度变化特征。

在实际应用场景中，在人体跌倒的开始阶段都会发生一定的失重现象在自由落体的下降过程，这个失重现象会更加明显，加速度的矢量和会降低到接近0g，持续时间与自由落体的高度有关。对于一般的跌倒，失重现象虽然不会有像自由落体那么明显，但也会发生加速度的矢量和小于1g的情况(通常情况下加速度的矢量和应大于1g)。因此，检测可穿戴设备是否发生了失重行为可以作为跌倒状态的第一个判断依据。在实际应用中，可由所述三轴加速度传感器中的free_fall中断来检测。

失重之后，人体发生跌倒的时候可能会与地面或其他物体发生撞击，这类撞击体现在加速度上即是在加速度曲线上会产生一个很大的冲击。这个冲击可以通过所述三轴加速度传感器中的activity中断来检测。因此，free_fall中断之后，紧接着产生activity中断是跌倒状态的第二个判断依据。

另外，人体在跌倒并发生撞击之后，通常不会马上起来，会有短暂的静止状态(如果人因为跌倒而导致昏迷，甚至可能是较长时间的静止状态)。这类静止状态体现在加速度上即是在加速度曲线上会有一段时间的平稳。这个静止状态可以通过所述三轴加速度传感器中的inactivity中断来检测。因此，activity中断之后的inactivity中断是跌倒状态的第三个判断依据。

此外，在实际跌倒之后，人体还可能会发生翻转，因此人体的方向会与原先静止站立的姿态(初始状态)不同。这使得跌倒之后的静止状态下的三轴加速度数据与初始状态下的三轴加速度数据不同。假设配置有所述三轴加速度传感器的可穿戴设备是被固定于使用者(即被测人体)的某个部位上，这样初始状态下的三轴加速度数据可以认为是已知的(例如，初始状态为：x轴0g，y轴-1g，z轴0g)。所述三轴加速度传感器读取inactivity中断之后的三轴加速度数据，并与初始状态下的三轴加速度数据进行比较。例如，重力加速度方向由y轴上的-1g变为了z轴上的1g，这说明发生了跌倒现象。因此，跌倒检测的第四个依据就是跌倒后的静止状态下的三轴加速度数据与初始状态下的三轴加速度数据发生了变化，且矢量变化超过一定的门限值。在实际应用中，所述门限值范围可为0.4g至0.7g。在某些实施例中，所述门限值可例如为0.5g。当然，上述设定的门限值仅为一示例性说明，但并不以此为限，在其他实施例中，所述门限值仍可作其他的变化，例如：0.4g、0.45g、0.55g、0.6g等。

上述四个判断依据综合在一起，构成了整个的跌倒检测算法，可以对跌倒状态给出报警。当然，还要注意各个中断之间的时间间隔要在合理的范围之内。比如，除非是从落差很大的较高地方摔下来，否则free_fall中断(失重)和activity中断(撞击)之间的时间间隔不会很长。同样，通常情况下，activity中断(撞击)和inactivity中断(静止)之间的时间间隔也不会很长。当然，相关中断的检测门限以及时间参数也可以根据需要而灵活设置。另外，如果跌倒造成了严重的后果，比如，导致了人的昏迷，那么人体会在更长的一段时间内都保持静止，这个状态仍然可以通过inactivity中断来检测。也就是说，如果发现在跌倒之后的很长时间内都保持inactivity状态，可以再次给出一个严重报警。

当所述三轴加速度传感器基于前述四个判断依据而检测到可穿戴设备所属的使用者发生了跌倒行为时，生成跌倒检测信号并将所述跌倒检测信号发送至微处理器11。

基于上述四个判断依据，为获得检测使用者是否发生了跌倒行为的有效性，以第一判断依据为例，在利用所述三轴加速度传感器中的free_fall中断来检测人体刚开始跌落发生失重的持续时间时，为避免正常使用过程的失重所对应的检测时间和跌倒行为的失重所对应的检测时间相冲突而导致的误判、迟滞判断、不判等困扰，例如，若可穿戴设备被配置于使用者的较低部位(例如，脚腕、跑鞋内等)，那么在基于第一判断依据时，在利用所述三轴加速度传感器中的free_fall中断来检测时，要么，直接无法检测出人体刚开始跌落发生失重的状态，要么，检测出的人体刚开始跌落发生失重的持续时间非常短暂使得很难基于所述持续时间来作有效判断。因此，一般地，本申请可穿戴设备被建议配置于使用者的上半躯干部(腰部以上)，例如，手腕、腰部、胸部、脖颈、头部等，从而获得更佳的跌倒检测效果。

当然，如前所述，在本申请中，所述三轴加速度传感器不仅可基于四个判断依据检测可穿戴设备所属的使用者是否发生了跌倒行为，也可基于四个判断依据中各个参数的设定而建立跌倒行为的严重等级。以第三判断依据为例，可以对所述三轴加速度传感器中的inactivity中断的持续时间做不同的设定，例如，可设定当所述三轴加速度传感器中的inactivity中断的持续时间在某一阈值内时，则可判定该次跌倒行为的严重等级为一级，而当所述三轴加速度传感器中的inactivity中断的持续时间超过所述阈值时，则可判定该次跌倒行为的严重等级为比前述一级更为严重的二级。上述仅为示例性说明，在其他示例中，对于其他判断依据也可作类似的设定，以通过设定跌倒行为的严重等级采取相适应的措施。

所述三轴加速度传感器还可基于四个判断依据检测使用者发生的跌倒行为的严重等级并发出与所述跌倒行为的严重等级相对应的跌倒检测信号。例如，当检测到使用者发生的跌倒行为的严重等级为一级时，则发出与所述跌倒行为的严重等级相对应的第一跌倒检测信号。当检测到使用者发生的跌倒行为的严重等级为二级时，则发出与所述跌倒行为的严重等级相对应的第二跌倒检测信号。

本申请提供的三轴加速度传感器具有分辨率高、测量范围广、可直接通过接口访问等优点，其微小的体积更适合应用在可穿戴设备中。

在本实施例中，跌倒检测模块14是以三轴加速度传感器为例进行说明的，但并不以此为限，在其他实施例中，跌倒检测模块14也可采用其他的传感器，例如，在某些实施例中，跌倒检测模块14可采用倾角传感器来实现。以常见地陀螺仪为例，陀螺仪的原理是，一个旋转物体的旋转轴所指的方向在不受外力影响时，是不会改变的，根据这种特性可以得到物体的方向。陀螺仪测量物体运动角速度，通过积分角速度可以获得陀螺仪偏转角度值，即获得物体倾角信息。陀螺仪能提供准确的水平、位置、速度和加速度等信号。

微处理器11可与nb-iot通信模块、定位模块以及跌倒检测模块连接，用于作为可穿戴设备的信息处理装置。

微处理器11可包括单片机、一个或多个通用微处理器、一个或多个专用处理器(asic)、一个或多个现场可编程逻辑阵列(fpga)、或它们的任何组合。

以单片机为例，单片机是一种集成电路芯片，采用超大规模集成电路技术把具有数据处理能力的中央处理器cpu、随机存储器ram、只读存储器rom、多种i/o口和中断系统、定时器/计数器等功能集成到一起构成一个小而完善的微型计算机系统。以stm32系列的单片机为例，其可以让用户自由开发，而且其具有高性能、实时性好、数字信号处理、低功耗、集成度高和易于开发等特点。

本申请可穿戴设备还可包括存储器15，所述存储器用于存储可执行上述任一种或多种方法的至少一个程序。所述存储器可包括高速随机存取存储器，并且还可包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储设备、闪存设备或其他非易失性固态存储设备。

微处理器11可操作地与存储器15耦接。更具体地，处理器可执行在存储器和/或非易失性存储设备中存储的程序以在数据处理平台中执行操作。

在本实施例中，所述三轴加速度传感器可基于四个判断依据检测使用者是否发生了跌倒行为并在检测到使用者发生了跌倒行为之后发出跌倒检测信号至微处理器11，微处理器11可根据跌倒检测模块14发出的跌倒检测信号而产生一报警信息，并将所述报警信息连同定位模块13获取的位置信息通过nb-iot通信模块12发送给服务平台或指定的通信终端。由此可知，利用本申请可穿戴设备，可实现跌倒行为检测准确、报警信息传达迅速、能有效监护和保护使用者的目的。

另外，请参阅图5，其显示本申请可穿戴设备在另一实施例中的结构框图。如图5所示，本申请可穿戴设备还可根据实际应用场景而有其他的变化。

本申请可穿戴设备还可包括温湿度传感器16，温湿度传感器16与微处理器11连接，用于获得可穿戴设备所处环境的温湿度数据。在实际应用中，温湿度传感器16可实时感测周边环境的温湿度变化，将获得的温湿度数据实时显示或由微处理器11据此以其他方式通知使用者。且，如果在较短时间内出现环境温湿度的较大变化时，微处理器11可据此向使用者发送预警提示。

在某些示例中，温湿度传感器16可例如为由sensirion公司推出的sth20数字温湿度传感器，全量程标定、两线数字接口，可以与微处理器11直接相连，大大缩短研发时间、简化外围电路并降低研发成本，具有较高的可靠性和稳定性。

本申请可穿戴设备还可包括心率传感器17，心率传感器17与微处理器11连接，用于获得可穿戴设备的使用者的心率数据。在实际应用中，心率传感器17可实时检测使用者的心率数据，将获得的心率数据实时显示或由微处理器11据此以其他方式通知使用者。且，如果检测到使用者的心率超过预设阈值时，微处理器11可据此向使用者发送预警提示。

在某些示例中，心率传感器17可采用max30102模块，其是一个心率血氧模块，集成有脉搏血氧检测和心率检测。max30102模块集成了一个红光led和一个红外光led、光电检测器、光器件，以及带环境光抑制的低噪声电子电路。max30102采用一个1.8v电源和一个独立的5.0v用于内部led的电源，应用于可穿戴设备进行心率和血氧采集检测，可佩戴于手指、耳垂和手腕等处。标准的i2c兼容的通信接口可以将采集到的数值传输给单片机进行心率和血氧计算。此外。max30102模块还可以通过软件关断模块，待机电流接近为零，实现电源始终维持供电状态。此外，max30102模块集成了玻璃盖可以有效排除外界和内部光干扰，拥有最优的可靠性。

max30102本身集成了完整的发光led及驱动部分，光感应和ad转换部分，环境干扰消除及数字滤波部分，只需要配置数字接口，极大的减轻了设计负担。只需要使用单片机通过硬件i2c接口来读取max30102自身的fifo，就可以得到转换后的光强度数值，通过编写相应算法就可以得到心率数据和血氧饱和度。

在本实施例中，温湿度传感器16和心率传感器17可单独使用，也可以与前述的定位模块13、跌倒检测模块14一起配合使用。以各个模块相互配合为例，作为跌倒检测模块14的三轴加速度传感器基于四个判断依据检测到使用者发生了跌倒行为之后发出跌倒检测信号至微处理器11，微处理器11可根据跌倒检测模块14发出的跌倒检测信号而产生一报警信息，并将所述报警信息连同定位模块13获取的位置信息、温湿度传感器16获取的温湿度数据、以及心率传感器17获取的心率数据通过nb-iot通信模块12发送给服务平台或指定的通信终端。

当然，本申请可穿戴设备还可包括其他部件，例如，所述可穿戴设备还可包括光照度传感器、具有手电筒功能的照明器件、以及摄像模组等。

另外，如前所述，除了可利用微处理器11将使用者发生了跌倒行为的报警信息及其他相关信息发送给服务平台或指定的通信终端之外，本申请可穿戴设备自身也可包括相应的通信模块。例如，在某些实施例中，本申请可穿戴设备可包括求助键和语音通信模块。

其中，所述求助键与微处理器11连接，用于在被触发后发送求助请求。在某些示例中，所述求助键可为设于可穿戴设备的壳体上的实体键，所述实体键可通过上下按压、左右拨动、正反旋转等方式实现触发。在某些示例中，所述求助键可为虚拟键，其可通过调用可穿戴设备的显示屏幕中显示的相关控件或应用来实现。

所述语音通信模块与微处理器11连接，微处理器11在接收到所述求助键的求助请求时，控制所述语音通信模块呼叫指定联系人，由使用者与指定联系人进行语音通信。其中，所述指定联系人可提前预设也可在调用所述语音通信模块时从预存的联系人中指定。在某些示例中，所述语音通信可为普通的基于移动通信网进行的电信类通话。在某些示例中，所述语音通信也可为语音留言。

由上可知，本申请公开的基于窄带物联网的可穿戴设备，通过设置的跌倒检测模块能检测使用者的跌倒行为，将与跌倒行为对应的报警信息连同定位模块获取的位置信息通过nb-iot通信模块发送给服务平台或指定的通信终端，可实现跌倒行为检测准确、报警信息传达迅速、能有效监护和保护使用者的目的。

本申请另公开一种应用于基于窄带物联网的可穿戴设备的跌倒检测方法，请参阅图6，显示为本申请跌倒检测方法在一实施例中的流程示意图。如图6所示，本申请跌倒检测方法可包括如下步骤：

步骤s1，利用跌倒检测模块检测对可穿戴设备所属使用者进行跌倒检测。

在本实施例中，所述跌倒检测模块可采用三轴加速度传感器，用于获取使用者在三个方向上的加速度信号以检测使用者是否发生了跌倒行为。

在实际应用中，在步骤s1中，利用三轴加速度传感器检测检测人体是否发生了跌倒行为是通过检测可穿戴设备在空间直角坐标系中三个轴方向上的加速度信号来实现的。具体地，如图3所示，在所述空间直角坐标系中，包括x轴、y轴、以及z轴，其中，x轴表示人体的前后方向，y轴表示人体的竖直方向，z轴表示人体的左右方向。所述三轴加速度传感器是基于重力加速度原理而设计的，其通过测量静止时x、y、z三轴的加速度，根据重力加速度与其在三轴加速度的x、y、z三轴之间的分量关系，分别计算出x、y、z三轴与重力加速度的夹角，从而得到系统的夹角。

在某些实施方式中，所述三轴加速度传感器基于四个判断依据而发出跌倒检测信号的方式具体可包括：

基于第一判断依据，检测可穿戴设备是否发生了失重行为。

基于第二判断依据，检测可穿戴设备失重行为之后是否产生有冲击行为。

基于第三判断依据，检测可穿戴设备在冲击行为之后是否处于平稳状态。

基于第四判断依据，检测可穿戴设备在处于平稳状态下加速度信息与初始状态是否发生变化且所述发生变化的幅度是否超过一阈值。

步骤s2，判断是否检测到可穿戴设备所属使用者发生了跌倒行为。若检测得到可穿戴设备所属使用者发生了跌倒行为，则进至步骤s3；若没有检测得到可穿戴设备所属使用者发生了跌倒行为，则返至步骤s1，继续检测。

步骤s3，由跌倒检测模块检测向微处理器发出跌倒检测信号。

步骤s4，由微处理器根据跌倒检测信号而产生一报警信息并将报警信息连同定位模块获取的位置信息通过nb-iot通信模块发送给服务平台或指定的通信终端。

由上可知，本申请公开的基于窄带物联网的可穿戴设备的跌倒检测方法，通过设置的跌倒检测模块能检测使用者的跌倒行为，将与跌倒行为对应的报警信息连同定位模块获取的位置信息通过nb-iot通信模块发送给服务平台或指定的通信终端，可实现跌倒行为检测准确、报警信息传达迅速、能有效监护和保护使用者的目的。

本申请还公开一种安全监测服务系统，请参阅图7，显示为本申请安全监测服务系统的框图。如图7所示，本申请安全监控服务系统包括：可穿戴设备1、服务中心3、以及监控平台5。

可穿戴设备1可佩戴于使用者身上，可穿戴设备1可独立工作或通过必要的连接方式与相应的其他终端(例如手机、pad类电脑或笔记本类电脑等)连接后使用。

一般地，可穿戴设备1能够检测所穿戴用户的生理特征或动作特征，作为使用者的个人健康助理和安全监控保护者。

具体地，可穿戴设备1可包括微处理器、nb-iot通信模块、定位模块、跌倒检测模块以及其他若干传感器等，其中，所述定位模块用于获取位置信息，所述跌倒检测模块用于检测可穿戴设备所属的使用者是否发生有跌倒行为，其他若干传感器可包括但不限于：温湿度传感器、心率传感器等。

针对可穿戴设备1及其各组成部件，可参阅图1至图5以及相关描述，在此不再赘述。

服务中心3可包括云服务器、数据中心、监护服务器、以及急救中心。

服务中心3可接收可穿戴设备1通过nb-iot通信模块发送过来的数据。

所述云服务器用于存储海量的体征数据及历史过往数据。

所述数据中心用于存储用户的生理数据及用户、监护人和医护人员的身份信息，监护人及医护人员通过监控平台5远程查看数据中心的数据。

所述监护服务器用于监控生理参数指标，出现异常实时警报，通知医护人员及监护人紧急救助。

所述急救中心与所述监护服务器相连，当有急救请求时，所述监护服务器接收到急救请求后，立即通知急救中心，所述急救中心根据所诉监护服务器所反馈的信息立即采取措施。

进一步地，监控平台5从使用者及其可穿戴设备1、监护人及其移动客户端、医护人员及监护平台三个方面进行监控。使用者及其可穿戴设备1通过nb-iot通信模块获取服务中心3提供的信息和建议，以语音播报的方式了解其生理状况，发生异常时及时提醒就医。监护人及其移动客户端通过移动通信基站获取数，数据以文本、图形、表格形式直观地显示，实时查看被监护人的各项生理指标，一旦后台监测到有异常状况时，服务器立即将异常消息通过移动通信基站发送至监护人的移动客户端中，监护人确认后可立即采取行动，保障被监护人的健康安全。医护人员及监护平台，通过建立起生理参数数据库，医护人员远程查看各项数据，及时掌控各项指标，可以提前预防潜在疾病的发生，在发生异常时，给出合理、及时的治疗建议，实现对生命体征的监控和对慢性疾病的防御。

因此，在本申请安全监测服务系统中，可穿戴设备1上电后首先进行初始化工作，内置的定位模块获取使用者当前位置信息，由各个传感器进行生理信号的采集，通过nb-iot模块传输至后台服务中心3，服务中心3对数据进行判断是否超过预警值，当生理指标超过预警值时，启动警报并进行相应的救助。

以跌倒检测为例，可穿戴设备上的跌倒检测模块(三轴加速度传感器)对使用者进行实时检测，并基于四个判断依据而检测到使用者发生了跌倒行为时，由可穿戴设备通过nb-iot模块向后台服务中心3发送与跌倒行为或跌倒严重等级对应的报警信息，一方面，可由服务中心3向指定的通信终端发送报警信息，另一方面，可由服务中心3向急救中心发出求救信息，由急救中心采取救助措施，例如，呼叫120急救等。

上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。

技术特征：

1.一种基于窄带物联网的可穿戴设备，其特征在于，包括：

微处理器以及与所述微处理器连接的nb-iot通信模块、定位模块以及跌倒检测模块；

其中：

所述定位模块用于获取位置信息；

所述跌倒检测模块用于检测可穿戴设备所属的使用者是否发生了跌倒行为并在检测到使用者发生了跌倒行为之后发出跌倒检测信号；以及

所述微处理器用于根据所述跌倒检测模块发出的跌倒检测信号而产生一报警信息，将所述报警信息连同所述定位模块获取的位置信息通过nb-iot通信模块发送给服务平台或指定的通信终端。

2.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其特征在于，所述跌倒检测模块为三轴加速度传感器，所述三轴加速度传感器检测检测使用者是否发生了跌倒行为是通过检测可穿戴设备在空间直角坐标系中三个轴方向上的加速度信号来实现的；在所述空间直角坐标系中，包括x轴、y轴、以及z轴，其中，x轴表示使用者的前后方向，y轴表示使用者的竖直方向，z轴表示使用者的左右方向；根据重力加速度与其在三轴加速度的x、y、z三轴之间的分量关系，分别计算出x、y、z三轴与重力加速度的夹角。

3.根据权利要求2所述的可穿戴设备，其特征在于，所述三轴加速度传感器在检测使用者是否发生了跌倒行为时基于四个判断依据而发出跌倒检测信号。

4.根据权利要求3所述的可穿戴设备，其特征在于，所述三轴加速度传感器基于四个判断依据而发出跌倒检测信号的方式包括：

基于第一判断依据，检测可穿戴设备是否发生了失重行为；

基于第二判断依据，检测可穿戴设备失重行为之后是否产生有冲击行为；

基于第三判断依据，检测可穿戴设备在冲击行为之后是否处于平稳状态；以及

基于第四判断依据，检测可穿戴设备在处于平稳状态下加速度信息与初始状态是否发生变化且所述发生变化的幅度是否超过一阈值。

5.根据权利要求4所述的可穿戴设备，其特征在于，所述三轴加速度传感器还可基于四个判断依据检测使用者发生的跌倒行为的严重等级并发出与所述跌倒行为的严重等级相对应的跌倒检测信号。

6.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其特征在于，还包括与所述微处理器连接的温湿度传感器和/或心率传感器。

7.如权利要求1所述的跌倒检测腕表，其特征在于，还包括：

求助键，与所述微处理器连接，所述求助键用于在被触发后发送求助请求；以及

语音通信模块，所述语音通信模块与所述微处理器连接，所述微处理器在接收到所述求助键的求助请求时，控制所述语音通信模块呼叫指定联系人。

8.一种应用于基于窄带物联网的可穿戴设备的跌倒检测方法，其特征在于，所述可穿戴设备包括：微处理器以及与所述微处理器连接的nb-iot通信模块、定位模块以及跌倒检测模块；所述跌倒检测方法包括如下步骤：