为了准确判断独居老人跌倒并且及时救助，设计开发了一种云智能实时检测系统。该云智能检测系统有效地集成了新型MEMS传感器、通信以及控制等先进技术，实现准确判断、实时检测和及时救助功能。系统通过检测装置采集独居老人日常活动数据，通过支持向量机算法（SVM）对数据进行处理，输出特征数据并通过GPRS将数据上传至物联网云平台，同时将跌倒信息发送给监护人手机。并对各种跌倒状况进行各50次实验，其结果表明：跌倒判断的正确率为100%；并且通过手机APP或者物联网云平台监护人可以实时查看独居老人日常活动，同时能接收跌倒消息以便及时救助。该装置可以突破距离限制，远程实时有效监护独居老人。
2021-11-14 17:16:54
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老人肌电采集和跌倒动作识别概述:
设计表面肌电信号电路采集人体腿上的表面肌电信号，再配合压力传感器采集足底压力信号，STM32处理器实现信号转换和信号处理，绘制表面肌电图(sEMG)和压力信号图，通过特征提取、模式识别等方法，判别人体的简单动作并做跌倒动作识别，将跌倒检测结果通过蓝牙发送至手机端，手机客户端报警提示。
足底压力模块:
足底压力TFT显示:
手机客户端报警:
2021-11-08 09:34:04
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概要:
随着老龄化社会的到来，对医疗保健产品的强烈需求也在日益增加。智能拐杖通过 NB-IoT 模块能够实现自动提醒，如 GPS 跟踪、用户是否跌倒、心率等。智能拐杖还在手柄上集成了加热元件，并添加了 LED 照明功能。它还有一些附加功能，包括:自动 SOS、按键 SOS、云/应用程序监控、实时定位、跟踪和监控，以及其他基于位置的服务 (LBS)。该参考设计具有一个微控制器 (MCU)、温度/湿度传感器、光传感器、心率血氧传感器模块和电源产品。
系统优势RA4M1 32 位 MCU 提供了出色的通信和触摸传感器
配备有 ISL29035 光传感器、OB1203 传感器模块以及 HS3003 高精度温度/湿度传感器
包括一个高效充电器和低静态电流 (IQ) 电源
系统框图
2021-10-22 18:39:46
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