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。     

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%.     

基于慢性病预测的老年人健康监护软件设计与实现

针对人口老龄化的现状和传统养老机构在老年人健康监护方面的不足,结合物联网和大数据技术设计出适用于老人及子女的健康监护软件,提供日常的数据查询、健康教育、在线咨询、告警通知等功能。同时建立统一的管理平台对健康数据进行分析和处理。针对老年人慢性疾病难以及时发现和治愈的问题,运用BP神经网络对疾病进行预测,根据老年人的生理及健康数据对心脏病、糖尿病等慢性病的患病情况进行分析,做到早发现早治疗,提高老年人的生活质量。     

“互联网+”背景下老年人健康状况监测预警平台的构建

随着我国人口老龄化的加剧以及独居老年人数量的不断攀升,老年人尤其是独居老人的健康状况监测问题日益突出。文章中提出的老年人健康监测预警平台,其设计原理是通过数据采集终端采集老年人健康数据,数据采集终端将采集到的数据上传至数据存储中心,由数据分析系统对老年人心率、血氧、位置等关键指标进行数据分析,并将分析结果通过可视化预警平台进行展示、预警。该平台有助于实现对老年人健康状况的实时监测。     

基于智慧社区的康养服务平台建设

<正>数据表明我国人口老龄化的程度将越来越高，如何让老年人在晚年享受到更体贴、更便捷、更安全的养老服务，减轻子女的养老负担，调动社会资源共同养老成为当今社会急需解决的一个突出问题。本文在分析了老龄化结构和常见的几种养老模式后，通过搭建基于智慧社区的康养服务平台，让各种监测设备终端的数据汇聚至数据层，通过数据分析和处理，将老人健康状况推送给不同角色和机构，提供健康预警。     

数字家庭的健康养老服务研究

围绕健康养老服务的数字家庭应用,顺应了居家养老的社会需求,通过实现数据采集、数据汇总、数据分析和运营服务四个关键环节,对切实提高老年人生活质量、完善我国养老服务体系具有重要的现实意义。最后,提出发展数字家庭家庭养老服务的措施建议。     

居家智慧养老监测系统的设计

为了提高养老服务效率,解决传统养老方式难以提供有效需求的问题,文中设计一种对老年人居家环境质量监测与行为异常检测的系统。该系统通过WiFi技术组建网络实时采集如温湿度、可燃气体浓度、粉尘浓度与甲醛浓度等居家环境数据,并发送给STM32主控制器;然后通过NB-IoT无线传输到后台上位机对数据进行分析处理。一旦数据出现异常,蜂鸣器就会发出警报使人能够及时察觉。另外,在检测是否有摔倒行为的同时对老人所处地理位置信息进行采集,若出现异常,则触发GSM模块工作,发送短信向老人亲属或者监护人求助。在采集摔倒信息时,为减小环境对采集数据的影响,采用卡尔曼滤波算法对数据进行优化处理,以提高数据采集的精度,减少对老年人摔倒检测现象的误判。系统功能测试结果表明,所设计的居家智慧养老监测系统组网灵活,准确性与可靠性较高。     

便携式老人跌倒报警系统设计

跌倒是老年人最常见的意外伤害事件之一,百善孝为先,关心老人,关爱长辈。本项目设计一款便携式老人跌倒报警装置,重量轻,体积小,灵敏度高。当老人意外跌倒时,可以利用三轴加速度传感器进行实时的监控和检测,并进行远程的传送和报警,给予处于意外跌倒的老人及时的救助,降低危险。     

“居安幸福里”智慧居家养老系统设计

为积极响应“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划,满足老年人日益增长的多层次、高品质健康养老需求,提出打造一种区别于社区养老和机构养老等养老模式的新型便捷嵌入式养老模式,即开发一款“居安幸福里”智慧居家养老系统。该项目结合中国国情,顺应人口老龄化趋势,以家庭为基本场所,依托“居安幸福里”智慧居家养老小程序,连接后台数据库,连接老人、老人的亲属、社区人员、专业护理人员等多方,实现多方交互,提供高品质的养老服务。     

基于MPU6050加速度传感器的 跌倒检测与报警系统设计

分析不同年龄段老年人行为和跌倒状态变化（SVM）和姿态特征变化（姿态角）,设计一种基于加速度传感器的跌倒检测系统。使用MPU6050加速度传感器,通过无线传输（HC-06蓝牙模块）将采集到的数据传输到PC机上保存。通过MATLAB辅助分析采集的不同年龄段老年人各种行为数据的差异性,为不同年龄段老年人设置不同的跌倒检测阈值。仿真实验证明对不同年龄段的老年人设置不同跌倒检测阈值的跌倒检测算法与其它同一类型的跌倒检测算法相比有到更高的准确率和实用性。     

智慧养老系统安全监管软件设计与实现

传统的养老模式已无法解决我国严重的养老问题,针对居家老人的安全监护需求,文章设计了基于Android、图像处理等技术的老人安全监管软件,通过智慧养老新模式及时对老人健康安全进行检测,提高了老人的安全感。文章首先阐述了智慧养老系统整体方案设计,介绍基于C/S模式的安全监管软件设计及功能模块设计。通过性能和结果分析验证设计的可行性,具有很好的实用性和市场价值。     

打造＂5A5S5V＂智慧社区共圆社会化养老梦——社会化智慧社区养老建设实践

“5A5S5V”养老模式的核心是利用与老人密切相关的各类信息终端和信息系统，满足老年人在生活、生理、心理上的多样化、多元化、个性化、分散化的养老需要，同时对接社会、政府和公益三方的养老资源，真正做到让老人及其家庭舒心、安心、放心、省心、贴心。     

基于STM32的跌倒防护装置研究

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。     

高端对话 智慧养老

中国人民大学信息学院副院长左美云:智慧养老和智能养老有什么区别?智能叫Intelligence,智慧现在叫Smart。"智能"更多是带有监控、控制的东西,而我们说Smart的时候指的是嵌入,我们希望老年人是没有感觉的,尽管这个东西实际是在监控我。比如戴的腕表对老人来讲并不舒服,这不是老年人需要的,而是子女或者养老机构需要的,对老年人而言,便存在着一种义务感,这是我们需要特别注意避免的。所谓的Smart,就是要以老人为本,就智慧养老而言,我们希望主要     

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。     

居家养老“电子保姆”系统实施方案研究

随着我国老龄化速度的加快,老人服务已经逐渐被提上日程。文章通过为老年人提供统一的服务热线,以及老人手机等"电子保姆"智能通讯终端,全天候为老年人提供紧急支援、医疗保健、生活照料、家政服务、精神慰藉、法律维权等居家养老服务项目的综合服务系统。     

通过“综合服务平台”推动智慧养老建设——北京市东城区北新桥街道智慧养老工程

除了去养老机构,大多数老人都希望离家近点,最好就在自家小区。从老年人的立场看,社区养老或居家养老是最适合的养老方式,这样可以与家人离得近,心理不会产生过多的疏离感。对于老人的家人来讲,也方便照顾和看望老人,且费用相对较低可谓是一举多得。     

基于OneNET云平台的老人智能监测系统

我国正迈入老龄化阶段,老年人数量的急剧增长,使得老年人看护成为社会关注的一个重要话题,在子女忙于工作和护工供不应求的情况下,建立老年人智能监测系统具有实际应用价值与社会效益。文章利用物联网技术,设计一个基于OneNET云平台的老人智能监测系统。采用STM32F030芯片作为主控器,通过心率传感器,触摸传感器采集老人健康体征数据。在同一WiFi下建立局域网,监测数据将实时上传至OneNET云平台,用户可通过手机或电脑端网页查看监测数据。同时健康体征数据一旦发生异常,蜂鸣器会进行实时报警,实现子女及护理人员对老人健康状况的智能监测。     

基于MMA7660加速度传感器的老人跌倒检测装置

目前,跌倒检测所用的关键部位分为机械式和电子式两种。机械式则是通过一个倾斜角度开关,当开关处于某一倾斜角度时,开关会自动接触闭合产生一个脉冲,内部处理器通过判断脉冲来判断是否倾斜达到判断跌倒与否,但这一脉冲的不稳定性造成了机械式的准确性和灵敏度很低的缺点,而且国内的倾斜开关的倾斜角度很难满足真正的老人跌倒检测。而电子式基于传感器的则可以尽量避免此种缺陷。     

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。