人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧，对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时，跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以，跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中，基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效，但其易受环境变化（如背景光线影响、人遮挡问题等）影响。此外，基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率，系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先，设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块，实现实时采集、传输人体活动数据：其次，使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据：最后，对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理，设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取，并将两特征进行特征层数据融合，在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试，其中，本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%，平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%：针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。
上传时间： 2022-03-14
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利用ADXL345内部的多种运动状态检测功能和灵活的中断功能，提出一种新的跌倒检测解决方案。
上传时间： 2022-06-10
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基于mpu6050加速度传感器的跌倒检测与报警系统设计
上传时间： 2022-07-06
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提出了一个具有跌倒定位和远程报警功能的无线跌倒监控系统。跌倒监测是基于人体跌倒过程中加速度曲线的变化特性，由三轴加速度传感器和ARM处理器实现；同时介绍了一种新颖的基于ZigBee的定位方法，当监测到人体跌倒时， 一个带有跌倒位置的报警信息将立即发送到医护人员的移动手机上。实验结果表明，本系统可以100%监测到人体跌倒，提供精度为1 m的精确定位，使医护人员在5 s内收到跌倒报警信息。
上传时间： 2013-12-04
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基于STM32的用于老年人跌倒防护的装置，由控制模块，传感器模块，防护挽救模块组成。控制模块以STM32为核心，控制模块接收传感器模块检测的加速度、角速度信号，使用阈值判断法进行分析，并能够在老年人发生跌倒但未完全着地前为后面开启防护措施提供信号，从而避免老年人受伤害。实验显示，本系统采用的跌倒判断算法准确度高，系统可靠性高、结构简单。
上传时间： 2013-10-16
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自动检测技术 上海电机学院精品课件 PPT版 (New)
上传时间： 2013-07-12
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传感器与检测技术 PPT版
上传时间： 2013-06-02
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传感器与自动检测技术演示教程 PPT格式
上传时间： 2013-07-16
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光电检测技术
标签： 光电检测技术
上传时间： 2013-06-14
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光电检测技术
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上传时间： 2013-07-05
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