据咨询消息，根据密苏里大学发布的研究成果，在某些情况下，能够提前三周预测到老年人跌倒的可能性。

　　密苏里大学老年人看护研究中心主任、电子计算机工程教授Marjorie Skubic表示：“我们开发了一款无需穿戴的传感器系统，能够测量家中老年人的行走模式，包括他们的步速和步幅。”

　　上图来自一断记录中的影像，影像中的人被识别后显示为三文鱼色，地板为蓝色

　　传感器系统的分析结果显示，被测人的步速下降5厘米/秒，就意味着未来三周内存在86.3%的跌倒可能，步幅长度的缩短，也预示着未来三周内存在50.6%的跌倒可能。

　　根据《西方护理研究杂志》（Western Journal of Nursing Research）上的论文《利用嵌入式传感器预测独居人员的步速改变和跌倒》的摘要，该研究显示，当独居人员的步速改变量累积达到2.54厘米/秒时，其三周内发生跌倒的概率大约是步速不变时的4.22倍。

　　这项研究在TigerPlace看护中心的10个房间中安装了传感器系统，该传感器系统包括一个麦克风阵列，一个Microsoft Kinect深度摄像头，以及一个双摄像头系统。通过双摄像头系统的正交视图，可以获取人体轮廓，从而由此创建人体3D影像模型。

　　研究人员为深度摄像头和双摄像头系统开发了被动步态分析算法。

　　近期，来自同一个研究团队的研究人员指出，在看护中心，将护理协调结合该传感器系统，将使该中心的老年人平均能够独立生活4年（这一数字全美仅为22个月）。

　　据悉，密苏里大学的另一项研究将对跌倒行为进行自动检测。

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