以STM32微處理器、GSM短信模塊、GPS定位模塊等多傳感器構(gòu)成可穿戴式裝置;以改進的多閾值判斷跌倒算法準(zhǔn)確區(qū)分跌倒行為與日�；顒有袨�;以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將系統(tǒng)裝置與看護App緊密結(jié)合,實現(xiàn)對用戶的定位搜索、醫(yī)院查尋等功能。實驗結(jié)果表明:該系統(tǒng)能夠有效判定跌倒行為并短信報警,借助看護App實現(xiàn)對老人的定位搜索。 

【文章來源】：傳感器與微系統(tǒng). 2020,39(02)CSCD

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

人體運動狀態(tài)SMV變化

圖3 人體運動狀態(tài)SMV變化當(dāng)發(fā)生跌倒動作時，人體軀干傾角會瞬間發(fā)生劇烈變化，故可通過傾角傳感器采集傾角變化值作為跌倒行為判斷的輔助依據(jù)。圖5為不同運動狀態(tài)下傾角變化，傾角1表示左右傾斜的角度，傾角2表示前后傾斜的角度，由數(shù)據(jù)分析可得，日�；顒拥膬A角變化范圍不超過30°，跌倒動作發(fā)生時，前后與左右傾斜角均有明顯變化，其中，前后傾角角度變化最為劇烈。同樣可以設(shè)定合適的傾角閾值θ對跌倒?fàn)顟B(tài)做進一步的區(qū)分。

當(dāng)發(fā)生跌倒動作時，人體軀干傾角會瞬間發(fā)生劇烈變化，故可通過傾角傳感器采集傾角變化值作為跌倒行為判斷的輔助依據(jù)。圖5為不同運動狀態(tài)下傾角變化，傾角1表示左右傾斜的角度，傾角2表示前后傾斜的角度，由數(shù)據(jù)分析可得，日�；顒拥膬A角變化范圍不超過30°，跌倒動作發(fā)生時，前后與左右傾斜角均有明顯變化，其中，前后傾角角度變化最為劇烈。同樣可以設(shè)定合適的傾角閾值θ對跌倒?fàn)顟B(tài)做進一步的區(qū)分。2.3 算法建立

【參考文獻】：
期刊論文
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[4]基于穿戴式平臺的老人摔倒監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[J]. 蔡靖,樊毅堯,董子健,薛琦,高樂,千承輝.  傳感器與微系統(tǒng). 2017(07)
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[7]基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的跌倒檢測系統(tǒng)設(shè)計[J]. 李仲年,臧春華,楊剛,項嶸.  傳感器與微系統(tǒng). 2016(10)

碩士論文
[1]可穿戴實時跌倒檢測與保護系統(tǒng)的開發(fā)[D]. 鐘志超.浙江大學(xué) 2019
[2]基于足底壓力感知的跌倒行為檢測系統(tǒng)設(shè)計[D]. 強家輝.東南大學(xué) 2018
[3]老人健康實時監(jiān)測及定位跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 屈新東.華南理工大學(xué) 2018
[4]一種基于嵌入式Linux的人體平衡監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計[D]. 徐堃龍.華中科技大學(xué) 2011



本文編號：3495807