本设计由STM32单片机核心板电路+ADXL345加速度传感器电路+GSM电路+指示灯电路+按键电率+蜂鸣器报警电路+电源电路组成。 1、采用倾角传感器adxl345模块,实时检测老人的状态角度。 2、采用GSM模块实现短信的发送，只要老人跌倒了（且没有按下解除误报警操作按钮），设备将会向设定的手机号码发送求救短信“help me！”！ 3、板子正常情况下是竖直装在口袋里的（adxl345模块在下角竖直立着），一旦倾角传感器检测到老人摔倒，蜂鸣器将会鸣叫报警,且摔倒的时间超过约15秒短信上报（延迟15秒是为了确定老人已经跌倒且15秒钟都没有自行爬起来，设备认为老人跌倒伤的过重，需要报警提醒周围的人帮忙）。如果老人没有跌倒，而是弯腰等等，这属于误报警，则老人可以自己用按键取消键取消警报。。 程序源码 电路图 任务书 答辩技巧 开题报告 参考论文 系统框图 程序流程图 使用到的芯片资料 器件清单

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为了进一步提高基于足底压力传感器的老年跌倒检测系统的识别率，以及准确地判断人体跌倒方向，提出了利用自组织映射神经网络（SOM）和足底压力传感信息对人体动作进行聚类分析的方法。为了验证SOM方法的识别效果，采取包含跌倒在内的13类常见动作的130个样本对训练好的SOM网络进行测试。测试结果表明，系统灵敏度、特异度及准确度分别为92.5%、93.3%、93.1%，其结果均优于常用的阈值法。综上，SOM方法对人体跌倒姿态识别具有较高的可靠性和准确度。

基于智能手机的人体跌倒检测技术的研究与应用.pptx

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前言人们在跌倒后会面临双重危险。显而易见的是跌倒本身可能对人体产生伤害；另外，如果跌倒后不能得到及时的救助，可能会使结果更加恶化。例如，许多老年人由于其身体比较

为了减少老年人因跌倒而造成的伤害, 及时有效地识别跌倒行为, 提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒识别方法。首先将加速度传感器放置于人体腰腹位置, 采集人在运动时的加速度变化数据; 然后使用日常活动数据训练隐马尔科夫模型 (HMM), 利用老年人活动状态相对较少的特点, 从测量数据与HMM的匹配程度寻找“疑似”跌倒行为; 最后计算短暂时间内的身体倾角, 检测人体躺卧姿态, 完成跌倒识别。利用HMM和身体倾角识别跌倒, 解决了生活中缺乏跌倒数据训练样本的问题, 提高了某些近似行为的区分度。仿真结果表明, 该方法在有效识别跌倒行为的同时, 提高了正确率。

matlab语言之视频的行为人行为姿势识别（跌倒摔倒检测，GUI界面设计，行走，站立，跌倒）

视频链接如下： https://www.bilibili.com/video/BV16Z4y127w3/?vd_source=6ea7a224dd878fde411995c70d3c5adb#reply118347089152 看好多人要数据集，可能看不到，就存在这里吧。

行人跌倒数据集（VOC格式）