实时跌倒检测能为老年人和特别护理人员提供及时的帮助． 根据人体的运动学特征，提出一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒行为的实时检测算法． 该算法通过提取运动时的超重强度、持续失重时间、倾斜角度、静止时间为特征值，在 Android智能手机上使用决策树进行实时处理． 该算法对传感器的放置方位无要求，选取日常动作和与跌倒加速度特征相似的动作进行测试，该算法的平均响应时间小于 6 秒，平均准确率达到 92% ，证明了该算法的有效性．

跌倒的预防和护理PPT课件.pptx

为了准确判断独居老人跌倒并且及时救助，设计开发了一种云智能实时检测系统。该云智能检测系统有效地集成了新型MEMS传感器、通信以及控制等先进技术，实现准确判断、实时检测和及时救助功能。系统通过检测装置采集独居老人日常活动数据，通过支持向量机算法（SVM）对数据进行处理，输出特征数据并通过GPRS将数据上传至物联网云平台，同时将跌倒信息发送给监护人手机。并对各种跌倒状况进行各50次实验，其结果表明：跌倒判断的正确率为100%；并且通过手机APP或者物联网云平台监护人可以实时查看独居老人日常活动，同时能接收跌倒消息以便及时救助。该装置可以突破距离限制，远程实时有效监护独居老人。

WiFi-移动-识别 使用 WiFi CSI 信息来识别运动

老人肌电采集和跌倒动作识别概述: 设计表面肌电信号电路采集人体腿上的表面肌电信号，再配合压力传感器采集足底压力信号，STM32处理器实现信号转换和信号处理，绘制表面肌电图(sEMG)和压力信号图，通过特征提取、模式识别等方法，判别人体的简单动作并做跌倒动作识别，将跌倒检测结果通过蓝牙发送至手机端，手机客户端报警提示。 足底压力模块: 足底压力TFT显示: 手机客户端报警:

概要: 随着老龄化社会的到来，对医疗保健产品的强烈需求也在日益增加。智能拐杖通过 NB-IoT 模块能够实现自动提醒，如 GPS 跟踪、用户是否跌倒、心率等。智能拐杖还在手柄上集成了加热元件，并添加了 LED 照明功能。它还有一些附加功能，包括:自动 SOS、按键 SOS、云/应用程序监控、实时定位、跟踪和监控，以及其他基于位置的服务 (LBS)。该参考设计具有一个微控制器 (MCU)、温度/湿度传感器、光传感器、心率血氧传感器模块和电源产品。 系统优势RA4M1 32 位 MCU 提供了出色的通信和触摸传感器 配备有 ISL29035 光传感器、OB1203 传感器模块以及 HS3003 高精度温度/湿度传感器 包括一个高效充电器和低静态电流 (IQ) 电源 系统框图

人类跌倒检测 我们通过支持多相机和多人跟踪以及长时记忆（LSTM）神经网络来预测两个类别，从而增加了人体姿势估计（openpifpaf库），以预测两个类别：“跌倒”或“不跌倒”。 从这些姿势中，我们提取了LSTM分类器处理的五个时空特征。 设置 pip install -r requirements.txt 用法 python3 fall_detector.py 争论 描述 默认 num_cams 要处理的摄像机/视频数量 1个 视频 视频文件的路径（无从摄像机捕获实时视频的路径） 对于单个视频跌倒检测（-​​-num_cams = 1），将视频另存为abc.xyz并设置--video = abc.xyz 对于2个视频跌落检测（--num_cams = 2），将您的视频另存为abc1.xyz和abc2.xyz并设置--video = abc.xyz 没有任何 save_output

采用随机森林算法实现跌倒检测，调节参数，采用GridSearchCV寻找最佳参数

跌倒识别 摔倒识别 -lightweight_openpose-附件资源

使用3D运动传感器的姿势和跌倒检测系统 这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出对象的三种已考虑姿势之一：站立，坐着或躺下。 在由多个对象组成的测试数据上，所有三种姿势的平均分类率均达到99.30％以上，这些对象大部分时间甚至没有面对Kinect深度相机，并且位于不同的位置。 这些结果表明，采用提议的设置对人体姿势进行分类的可行性与对象在房间中的位置以及3D传感器的方向无关。 系统演示请观看Posture_fall_detection_demo.mp4视频，以了解姿势和跌倒