老人跌倒监测定位装置的研究

当老人发生跌倒或者遭遇其他意外危险时,如果未在第一时间得到救治,很可能会导致老人瘫痪或生命安全,针对这一情况,提出了采用三轴加速度计等对老人状态进行监测和报警的装置。老人跌倒监测定位装置实时对老人姿态变化进行监测,当老人发生跌倒或者遭遇其他意外危险时,监测装置报警并通过内置的GSM/3G通信模块和全球定位模块(GPS),将所在的位置信息以短信形式,发送给预设的家人或社区服务站手机终端,还可通过移动通信的语音通信功能,进行状态确认和语音救助指导。对坐、站、步行等状态下及俯卧、左右侧卧等姿态下的数据进行了采集处理,结果表明装置能正确监控并报警,同时可将定位信息发送到预设的手机上。     

老人健康关怀服务平台设计

我国的老龄化速度明显加快。空巢家庭老人、高龄老人、独居老人、失能老人和残疾老人数量逐年增加。有些老人家中虽有子女,但子女不能每天24小时陪伴,老人不得不长期独处。如在家中或者出外发生跌倒、有心脑血管意外等,随时有生命危险,这样的例子举不胜举。虽然国家提供120,110等急救服务,但老人们如何联系国家紧急救助机构是个大问题,搭建一套老人健康关怀服务平台非常重要。     

一种新型老人跌倒报警助手设计

随着人口的老龄化,老人冠心病、老年痴呆等疾病时常发生,并且时常发生一些跌倒现象,后果非常严重。基于当今需求,我们用STM32设计了一种老年人跌倒报警助手,此助手可以实现对老人体温,姿态,心率的测量。最重要的是通过加入ADXL345传感器实现老人姿态的判别,一旦判断为跌倒状态会立刻进行报警,准确率达到98%,一定程度减少跌倒对老人的伤害,对老年人服务行业发展起到积极作用。     

基于Kinect V2的跌倒行为检测与分析

为了尽可能地降低老年人因跌倒而造成的伤亡,利用Kinect V2体感设备对老年人跌倒行为进行检测与识别,通过对Kinect摄像头获取的RGB-D图进行处理,得到人体骨骼图像和位置信息。利用骨架跟踪技术,选取人体中心点、两髋中心、右脚掌等骨骼点,实时计算人体中心点的空间位置、运动速度,以及两髋中心点的位置关系、离地面高度等参数。文中重点分析了跌倒时速度阈值和高度阈值。经过大量实验验证,在室内环境下,文中算法实时性高,能克服传统视频检测技术检测率低和实时性差的问题,在检测过程中能有效地保护老年人的隐私,不间断地实时检测,为老人意外跌倒提供安全保障。     

红外图像中基于多特征提取的跌倒检测算法研究

研究表明跌倒是我国老年人伤害的主要原因,而且超过一半的跌倒发生在家中。如果我们能及时发现老人跌倒并进行有效处理,就会降低跌倒对老人的伤害。因此为了检测老年人室内跌倒行为,本文从低分辨率的红外图像中,提取出4种对跌倒敏感的特征,同时使用K近邻算法进行分类来判断是否发生跌倒。另外,本文还设计了一套基于该算法的老年人跌倒检测系统,它具有保护隐私、准确度高、安装方便的优点。最后通过实验测试表明该跌倒检测算法的准确率高达91.25%。     

基于树莓派的智能老人监护系统设计

随着我国老龄化的加剧,老年人越来越多,在遇到跌倒或疾病时,如果不对他们进行及时抢救,就可能会导致病情恶化,而且现在很多人对一些急救知识掌握不够完全,不能及时对老人发生的意外进行处理.在此背景下,针对老年人发生意外的情况,我们设计了一款基于树莓派(B+型)的智能老人监护系统,家人能在老人发生意外时,接收到提醒并查看老人当前的定位,第一时间前往进行救护.同时家人能接收到一些相关的急救知识,避免在救护老人的过程中造成一些不必要的伤亡事故,将伤害降低到最低程度,而且这个系统也可以让老人一键式联系家人.     

一种适用于单片机的老人跌倒检测算法研究

针对单片机的计算能力和检测系统的实时性,设计了一种可穿戴的老人跌倒检测装置。利用六轴陀螺仪加速度计进行原始信号的采集,将合成加速度和姿态角作为特征量,设计一种基于二叉树支持向量机分类思想的三级检测算法。首先,以合成加速度是否超出阈值作为分类条件,识别样本是否属于剧烈运动;其次,则以合成加速度是否呈现周期性变化和人体是否处于类静止状态(合成加速度在0.8~1.2 g)将样本进一步细分;最后,则通过判断人体的姿态确定老人是否跌倒。当检测到老人跌倒后,利用GPS对老人进行定位,同时利用GSM模块发送报警信息。实验证明算法准确率高、实时性好。同时能够准确定位,并将信息发送出去。     

基于OpenCV的老人跌倒检测的设计和实现

当今社会空巢老人的数量逐渐增多,老人跌倒发生率也相应增加,这已成为一个严重的社会问题。基于计算机视觉的老人跌倒检测的研究具有重要意义,文中提出了一种全新的老人跌倒检测方案。首先利用背景差分法提取监控视频中的运动目标图像轮廓,然后提取运动目标的特征信息。没有使用传统的直方图和椭圆形来表示人体轮廓,而是把直方图分为三个区域,分别计算出三个区域的重心,然后根据这三点的信息提取出运动目标的特征,根据特征信息的变化来检测是否发生跌倒。实验结果表明,该方案在保证较高准确率的前提下,计算复杂度大幅度下降,能达到较好的识别效果。     

一种跌倒检测系统的研究与设计

针对中老年人意外跌倒的医护救治,设计了一种基于MPU6050的穿戴式传感器检测装置。该装置采用MPU6050传感器获取人体运动中的三维加速度和姿态角信息,通过计算分析疑似跌倒行为的加速度、俯仰角及疑似跌倒动作前后一段时间内俯仰角变化大小,将这三个特征作为跌倒判断依据,可以判断人员日常活动是否发生跌倒行为。通过实验测试验证,该装置可以区分正常人体活动与跌倒事件,对跌倒判断具有较高的可靠性和准确性。     

基于嵌入式视频监控的摔倒检测系统的设计

为了迅速获得老人跌倒信息,使其得到及时救助,设计和实现了基于嵌入式视频监控的摔倒检测系统。该系统无需人体佩戴任何设备,即可自动检测老人跌倒信息并报警。对监控到的视频流采用H.264标准进行编码压缩,运用B/S网络结构模式实现远程视频监控。同时,对监控到的视频流进行人体摔倒检测以实现报警。摔倒检测使用改进的高斯混合模型算法对背景进行更新,采用背景减除法来分割运动目标。经实验表明该嵌入式系统可实现远程监控并准确分割出人体目标,对其姿态进行自动判别,出现跌倒时进行报警。该系统满足实时性要求,误报率低,鲁棒性好。     

基于ZigBee的可穿戴式跌倒监护系统

提出了一个可以进行远程报警的无线跌倒监控系统.跌倒检测是通过佩戴在人体的终端设备获取人体运动时产生的加速度信号,然后通过跌倒算法对数据进行处理识别.终端识别跌倒信号后,通过ZigBee无线网络将信号传输到网关,网关通过发送AT指令到SIM300模块来发送报警短信到监护人手机上.实验结果表明,系统可以100％检测到人体跌倒,使医护人员及家属在5s内收到跌倒报警信息.     

基于Arduino的老人环境监测系统研究

本文以居家老年人为研究对象;研究基于Arduino控制板和多传感器融合,集生活环境检测模块(温度、污染气体和湿度等)、生理参数信息采集模块(心率、体温和脉搏)与报警模块于一体的健康智能监控系统.该系统对老年人进行生活监测,对于出现异常的情况进行报警,并提醒家人或者相关人员及时救助从而保障老人的健康和安全.该系统具有价格...     

基于MCU的智能定位报警拐杖研究

文中基于方便老年人、盲人、智障人士等特殊人群出行,便于监护人监控和寻找,综合应用MCU控制、GPS定位、GSM/GPRS传输、角度测量等技术,制作了一种智能定位报警拐杖。样机测试证明,当使用者的实际位置超出设定的范围或路径,可以给出提示信息,帮助使用者回到设定的范围或路径;在拐杖歪倒超过一定时间时,自动向监护人发送求救及定位信息,或者自动拨打相应的电话求救,对特殊人群的出行能够提供切实有效的帮助。     

智能家居中老人跌倒远程监护系统的设计

经过对人体跌倒中所经历状态的分析,设计了一种基于检测加速度变化来判断跌倒的远程跌倒报警仪。这种跌倒检测报警仪的工作原理是通过对佩戴人发生跌倒时身体姿态的变化所引起的传感器3个轴上的加速度变化来监测人体是否跌倒。当检测到人体跌倒后,跌倒检测报警仪自身发出声光报警信号,并自动将跌倒报警的信息通过GPRS以短信或拨打电话的方式通知监护人员,同时通过IEEE 802.15.4e无线的方式将报警信息发到智能家居的远程监控网页,进行远程报警提示和报警信息的存储。     

基于室内无线传感器网络射频信号的老年人跌倒检测研究

利用无线信号的自然衰减,在不显著增加通信开销的基础上,提出了一种新的老年人跌倒行为的检测方法.给出阶段相关性这一概念并用以区分体域传感器网络节点与室内传感器网络节点信号在人运动与静止条件下的统计相关性.给出了最小通信决策集合的概念,通过对比最小通信决策集合的内容,提出了老年人位置估计方法和跌倒行为检测算法;利用仿真工具...     

Fall detection for elderly person care in a vision-based home surveillance environment using a monocular camera

Fall detection is one of the most important health care issues for elderly people at home, which can lead to severe injuries. With the advances and conveniences in computer vision in the last few decades, computer vision-based methods provide a promising way for detecting falls. In this paper, we propose a novel vision-based fall detection method for monitoring elderly people in house care environment. The foreground human silhouette is extracted via background modeling and tracked throughout the video sequence. The human body is represented with ellipse fitting, and the silhouette motion is modeled by an integrated normalized motion energy image computed over a short-term video sequence. Then, the shape deformation quantified from the fitted silhouettes is used as the features to distinguish different postures of the human. Finally, different postures are classified via a multi-class support vector machine and a context-free grammar-based method that provides longer range temporal constraints can verify the detected falls. Extensive experiments show that the proposed method has achieved a reliable result compared with other common methods.     

人体摔倒检测技术研究综述

我国人口老龄化问题日益突显,适老化生活辅助技术备受关注。其中,面对老人摔倒现象,人体摔倒检测技术的研发具有实际的应用价值。根据采用传感方式的不同,现有的摔倒检测技术可分为以下三类:视觉、穿戴式和环境部署式。本文初步探讨了每类检测技术的系统组成、特点及其应用场合。     

False alarm, nuclear danger

The radar and satellite networks meant to warn Russia of the imminence of a missile attack are breaking down, heightening the risk of accidental nuclear war. The authors discuss the reasons for the this which include ageing satellites and the floundering Russian economy. The authors discuss a false alarm in 1995 and how it highlighted the deficiencies in Russia's early warning system. The state of the satellites involved in early warning systems, both Russian and American, are discussed. The offer of assistance by the US to Russia with respect to Russia's early warning systems is also discussed     

基于STC90C52RC单片机的尿不湿手机报警装置

该文提出了一种基于STC90C52RC单片机的尿不湿手机报警装置。该装置主要由单片机、电源模块、湿度传感器检测模块、LED灯光报警模块、控制模块、GSM模块、键盘模块、LCD显示模块、机械开关等组成,借助成熟的GSM移动网络,不仅能精确检测到被护理人的排便,而且可以通过手机进行报警,真正实现了远距离、高效率报警。     

A Dual‐Functional Graphene‐Based Self‐Alarm Health‐Monitoring E‐Skin

Diseases such as cardiovascular problems and sleep apnea cause mass deaths annually due to a lack of timely and portable monitoring and alarm measures. Various wearable devices for health monitoring have been intensely researched to reduce mortality. However, these devices themselves can only detect physiological signals; they cannot sound an alarm. Therefore, they must rely on mobile phones or other peripheral devices such as speakers or vibration motors to sound an alarm, which may result in a patient missing the optimal treatment. It is valuable to develop a self‐alarm health monitoring device with the dual functions of physiological signal detection and sound alarm simultaneously. A one‐step laser‐induced graphene (LIG)‐based electronic skin (E‐skin) is fabricated to perform health monitoring and alarm at the same time, which benefit from its both excellent mechanical and acoustical performance. These customized shutter‐patterned E‐skins have an ultrahigh sensitivity of 316.3 and can detect various biosignals such as wrist pulse, respiratory, etc. They also have a self‐alarm function and can sound an alarm when detecting abnormal situations. This study addresses the multifunctional integration required for multisensors, which will open further applications in wearable sensors and health‐care devices.