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:

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

人类跌倒检测 我们通过支持多相机和多人跟踪以及长时记忆（LSTM）神经网络来预测两个类别，从而增加了人体姿势估计（openpifpaf库），以预测两个类别：“跌倒”或“不跌倒”。 从这些姿势中，我们提取了LSTM分类器处理的五个时空特征。 设置 pip install -r requirements.txt 用法 python3 fall_detector.py 争论 描述 默认 num_cams 要处理的摄像机/视频数量 1个 视频 视频文件的路径（无从摄像机捕获实时视频的路径） 对于单个视频跌倒检测（-​​-num_cams = 1），将视频另存为abc.xyz并设置--video = abc.xyz 对于2个视频跌落检测（--num_cams = 2），将您的视频另存为abc1.xyz和abc2.xyz并设置--video = abc.xyz 没有任何 save_output

采用随机森林算法实现跌倒检测，调节参数，采用GridSearchCV寻找最佳参数

跌倒识别 摔倒识别 -lightweight_openpose-附件资源

使用3D运动传感器的姿势和跌倒检测系统 这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出对象的三种已考虑姿势之一：站立，坐着或躺下。 在由多个对象组成的测试数据上，所有三种姿势的平均分类率均达到99.30％以上，这些对象大部分时间甚至没有面对Kinect深度相机，并且位于不同的位置。 这些结果表明，采用提议的设置对人体姿势进行分类的可行性与对象在房间中的位置以及3D传感器的方向无关。 系统演示请观看Posture_fall_detection_demo.mp4视频，以了解姿势和跌倒

针对一些老年人在行走或站立时突发跌倒的情况，开发了一种跌倒检测装置。通过这种检测装置，在老年人跌倒触地前发出电信号触发穿戴式气囊保护装置开关快速充气，以保护要着地的人体部位。研究主要基于ADXL345三轴加速度计构建一单片机系统，通过理论分析、算法研究及实验研究等实现了该检测装置的功能。实验结果表明：该系统灵敏、可靠，可以在人体跌倒0.15 s内发出警报信号，并为穿戴式气体保护装置提供准确的触发信号。

老人跌倒姿态数据包，帮助通过数据转化成四元数，实现姿态描述。

使用姿势估计进行跌倒检测 介绍 基于跌倒检测模型 PyPI库： ：//pypi.org/project/openpifpaf/ 该检测可以在GPU和CPU上，多个视频，RTSP流以及网络摄像头/ USB摄像机上运行。 与大多数适用于单个大对象的开源跌倒检测模型不同，此改进的模型集成了一个人员跟踪器，该跟踪器可以检测多于一个人的场景中的跌倒。 示范影片 视频学分：50种跌落方法（），在单个NVIDIA Quadro P1000上运行 测试结果 UR跌落检测数据集（ ），已在两台NVIDIA Quadro GV100上进行了测试。 精度：100％ 召回率：83.33％ F1得分：90.91％ 注意：由于缺少可用的数据集，因此未测试误报和真否定。 环境 Ubuntu 18.04 x86_64 的Python 3.7.6 水蟒3 CUDA 10.2 用法 设置Conda环境

跌倒检测数据集，收集包含1400+跌倒人群图片，可直接用于训练跌倒检测