为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果.

在监控场景中，及时发现行人的摔倒并提醒相关工作人员处理能够有效减轻行人的意外摔倒带来的后果，也能够提高相关场所，如商场、地铁，中的服务质量，更好地保护行人的出行安全，最大程度地降低突发事件所带来的危害。​安装环境，提供在免费云gpu上注册及其配置教程，tensorflow13.1 Python3.6 cuda10 里面的word文档有详细介绍。 源码是基于平地的人体姿态的跌倒检测，测试效果视频 由于https://live.csdn.net/v/146229 免费云注册活动暂停 新的免费云注册地址 https://gpushare.com/auth/register?user=18*****1785&fromId=c4100216220&source=link word文档有详细的配置说明下载后有问题加q 568897492

在监控场景中，及时发现行人的摔倒并提醒相关工作人员处理能够有效减轻行人的意外摔倒带来的后果，也能够提高相关场所，如商场、地铁，中的服务质量，更好地保护行人的出行安全。​安装环境，提供在免费云gpu上注册及其配置教程，tensorflow15 Python3.7 cuda10.1 里面的word文档有详细介绍。源码是基于平地的人体姿态的跌倒检测，测试效果视频 由于https://live.csdn.net/v/146229 免费云注册活动暂停 新的免费云注册地址1：关注公众号绑定微信领取新手任务奖励 https://gpushare.com/auth/register?user=18*****1785&fromId=c4100216220&source=link 新的免费云注册地址2 mistgpu.com/i/238056 word中的apt-get 前面要加sudo 下载后有问题加q 568897492

利用基于ATmega328P单片机的Arduino Uno硬件平台、三轴加速度传感器ADXL345和集成GPS导航技术的四频GSM/GPRS模块SIM908，设计一种老年人跌倒检测报警系统。传感器采集的人体三轴加速度值通过I2C总线传输到单片机进行处理，通过提取人体跌倒过程的特征值设计跌倒检测算法。

 设计了一种基于GSM 的远程医疗呼救系统。该系统以电子血压计监测用户的生命体征、以加速度传感器进行跌倒识别，利用GSM 无线通信模块进行医疗呼救和数据传输。该系统具有携带方便、可靠性高、传输距离远的优点。实际应用表明，该系统能够在一定程度上解决空巢老人的医疗救助问题。

为了减少因跌倒后救治不及时给老人身心带来的伤害，文中提出了一种基于Android手机多传感器的跌倒检测方法。利用三轴加速度传感器和气压计，检测跌倒时加速度和海拔高度的变化特征，实现跌倒判定。同时考虑到不同体格特征的人群身高、体重、年龄等的差异，文中引入了合理的阈值调节机制。并且，文中基于此方法在Android智能手机平台上设计实现了跌倒检测系统，实验结果表明该系统的检测准确率86%。

跌倒检测，采用OPENCV4 DNN开发，在英特尔的GPU上加速，大概每帧40MS左右，速度极快，假如您电脑上有别的GPU，可能跑不了，因为英特尔的OPENCV限制DNN在别的GPU上运行。一般的电脑，只要有英特尔的graphic就能跑，速度比纯CPU快多了

为减小老年人因跌倒造成的身心伤害，实现及时救助，设计了一种实用的人体跌倒检测器。采用三轴加速度传感器和ZigBee无线通讯实现人体运动状态的数据采集和传输，采用基于加速度向量幅值和人体姿态角检测算法实现跌倒检测，通过报警单元实现基于GSM模块的短信报警，利用对GPS数据解析实现跌倒事件的地理信息的Google显示。实验结果表明，该检测器对人体向前跌倒后平躺、向右跌倒后侧躺和向前跌倒后未平躺等状态判别准确率达到100％，监控界面良好。

3轴加速度ADXL345在跌倒检测中的应用，实用！推荐！

为了实现对老年人跌倒报警的需求，提出了一种基于 单片机的跌倒报警系统设计方案，并完成系统的软硬件设计。 该系统由便携式设备与监护 APP 组成，便携式设备主要包括完成数据处理的 8 位 单片机 实现通信功能及短信报警的 SIM900A 芯片、实现跌倒检测功能的 ADXL345 芯片与实现定位功能