背景：
人口老龄化的过程中，老年人占总人口较大份额成为我们这个时代最重要的事件之一。最初由较发达的国家所经历的问题，在不久的将来，几乎所有的国家都将面临人口老龄化问题。由于长期独居生活,缺少子女照料，空巢老人在生活上存在严重的安全隐患，在老年人突发疾病意外跌倒时，不能在第--时间得到及时的抢救和治疗，致使跌倒老人生命受到严重的威胁。调查表明:跌倒现象在老年人群体中普遍存在。这也是导致79岁及以上老年人死亡的主要原因之一，是导致老年人意外伤害的第二个主要原因老年人跌倒后的抢救结果在很大程度上取决于救援人员发现跌倒老人的反应时间和抢救治疗的时间，如果意外拖延抢救下跌倒老年人可能会造成更严重的损伤发生。随着信息技术与远程监护在医疗领域的发展，在对老年人日常生活不造成影响情况下发展对老年人的日常监控技术,及时准确地发现老年人跌倒是十分有必要的，开发便于携带，在保证精度的情况下实时监控的检测系统是时代的需要。
近年来智能手机在人们的日常生活中已经高度普及，如iPhone、iPad 和Android平台，其中基于Android平台的智能手机占有率最高。这些手机嵌入了多种传感器，包括加速度传感器，数字罗盘，GPS 和摄像头等。智能手机不仅具有通信功能，还具有收集和处理数据的能力,所以利用智能手机的各种传感器对用户进行行为识别已成为一-种趋势。
传统意义的跌倒检测技术往往对设备和检测环境有着较高的要求并且有一定的局限性，本文在考虑到声频视频等检测的复杂性和传统跌倒检测装置穿戴的不便性，尤其可穿戴跌倒监测装置的核心就是加速度传感器，所以可以利用Android智能手机的加速度传感器、陀螺仪作为老年人日常行为的检测，与其他可穿戴装置,相比Android智能手机通用性更强普及率更高的优势,使用算法将跌倒行为从日常生活行动中区分出来，及时发出警报，使老人跌倒后能得到及时救治，避免更严重的后果发生。
国内外研究现状
目前跌倒检测整体思路方法是具有共性的。跌倒检测的目的在于把跌倒行为从日常行为活动中区别出来。为了将不同活动区分开来，需要通过监测来采集日常生活的行为活动数据和跌倒时的数据。具体三种受到较高关注度、应用广泛的跌倒检测系统主要利用图像视频分析检测跌倒行为，利用穿戴式设备检测跌倒行为，利用智能手机检测跌倒行为。
- 基于视频图像的跌倒检测方法。
该方法主要是通过在室内安装多个摄像头，获取老年人日常活动信息，利用图像处理的方法判断是否跌倒。例如三帧法提取图像中人体轮廓，对图像进行预处理边缘检测，再利用二值图像的重心，结合加速度大小与重心位置判断被检测对象是否跌倒，并及时发出警报。一种新的基于上下文的人跌倒检测机制，在真实的家庭环境。使用图像中头部区域和地板区域的信息检测跌倒事件。利用头部和脚每帧的质心位置是来学习正常情况下图像中头与地板关系的上下文模型。基于图像视频的跌倒检测方法目前已具备较为可靠成熟的算法与设备的支持,然而这种方法需要在老人生活的室内安装若干个视频监控设备，成本消耗较高，且关于图像的分析往往处理算法较为复杂。实际应用中老人受到检测的范围仅限于室内，容易泄露被检测者的生活隐私，影响老年人居家生活，不易被人们接受。
- 基于穿戴式跌倒检测方法。
穿戴式跌倒检测方法往往需要被检测人员佩戴在身上，固定在身体的某个部位比如手腕，胸口，腰部，腿部等。通过利用装置中的微型传感器，用此来实时检测人体的各种日常活动，当采集到异常数据时，可利用算法判断判断跌倒行为是否发生。国内外很多研究人员已在基于穿戴式的老年人跌倒检测领域进行了深入的研究。例如，秦防t181针对解决地域限制和降低能耗问题，利用加速度传感器MMA7260Q,微处理器单片机MB95770,无线通信模块MG323-B相结合开发出基于无线传感器的便携式跌倒检测系统。通过采集加速度传感器数据信息，判定身体姿态角与冲击量，将跌倒行为从日常行为中区分出来，并发出警报。但长期穿戴检测设备会对佩戴者的身体造成影响。
- 基于智能手机检测跌倒行为。
基于智能手机的跌倒检测是利用手机内置的传感器,通过采集固定位置的手机传感器数据判断被测者是否发生跌倒行为。利用手机进行跌倒检测，极大地降低了硬件成本,方便用户携带，且可以利用手机内部的GPS对携带者跌倒位置进行定位。国内外一些研究人员已提出了一一些研究方法。例如，将Android手机置于使用者腰部，利用Android的加速度传感器采集数据,利用跌倒检测与姿态识别的算法将跌倒行为从日常生活行为中区分出来。当跌倒信号发出时，即可发出警报。利用智能手机现有的三轴加速度传感器，提出的系统具有三个核心组成部分:采集、学习和报警。利用手机传感器将数据采集存入数据库，设计不同的跌倒检测算法，还衡量了性能的敏感性和特异性，同时考虑将它们的折衷，并在发生跌倒时及时发出警报。
但是使用单一的手机内置加速度传感器，因为数据比较单一，很难完整描述携带者的运动姿态，比如跑步等一-些强度类似于跌倒的日常活动,会在检测跌倒的过程中造成假性跌倒。基于以上研究背景，本文提出利用手机内置加速度传感器、内置陀螺仪获取人体运动时的姿杰信息，通过二级判定的方法判断跌倒是否发生。
未来展望：
以后的工作将从以下方面进行考虑：
