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基于Android手机的老年人跌倒检测系统（Android-Fall-Detection）

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简介：
本项目开发了一款专为Android手机设计的应用程序，旨在通过内置传感器实时监测老年人活动情况，并在发生跌倒时自动发送警报信息给预设联系人，确保及时响应和救助。 一款基于Android手机的老人跌倒检测系统能够通过手机内置的加速度传感器实时采集人体姿态加速度的信息数据，并采用多阈值法来实时监测目标用户是否发生跌倒行为。

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  • 基于Android手机的老年人跌倒检测系统（Android-Fall-Detection）
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    本项目开发了一款专为Android手机设计的应用程序，旨在通过内置传感器实时监测老年人活动情况，并在发生跌倒时自动发送警报信息给预设联系人，确保及时响应和救助。 一款基于Android手机的老人跌倒检测系统能够通过手机内置的加速度传感器实时采集人体姿态加速度的信息数据，并采用多阈值法来实时监测目标用户是否发生跌倒行为。
     
  • 跌倒检测：Fall-Detection
    优质
    Fall-Detection是一款先进的跌倒监测系统，利用智能传感器和算法实时监控用户活动状态，在发生意外跌倒时迅速发出警报并通知紧急联系人，确保及时获得援助。 跌倒检测自述文件主要介绍了跌倒检测的相关内容。文章详细描述了如何通过技术手段实现对老年人或行动不便者在日常生活中的意外跌倒进行及时监测和报警的功能设计与应用实践。文中还讨论了系统的工作原理、应用场景以及可能面临的挑战和技术难点，旨在为相关领域的研究提供参考和支持。 （注：原文中包含了一些链接和个人联系方式，在重写时已经全部删除） 去掉具体信息后的版本如下： 自述文件主要介绍了跌倒检测的相关内容。文章详细描述了如何通过技术手段实现对老年人或行动不便者在日常生活中的意外跌倒进行及时监测和报警的功能设计与应用实践，讨论了系统的工作原理、应用场景以及可能面临的挑战和技术难点，旨在为相关领域的研究提供参考和支持。
     
  • 老年人跌倒检测及求助系统
    优质
    本系统专为预防和应对老年人跌倒设计，结合智能传感器与紧急呼叫功能，旨在及时发现并协助处理老人意外摔倒情况，保障其安全。 为了尽快帮助老人在摔倒后获得援助，并减少意外跌倒对老年人的影响，我们可以缓解人口老龄化给社会带来的压力。
     
  • 基于Android的老年人摔倒检测报警系统.pdf
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    本研究设计了一款专为老年人设计的Android应用，通过内置传感器实时监测用户活动状态，在检测到意外摔倒时自动发送警报信息给预设联系人或医疗机构，旨在提高独居老人的安全保障。 基于Android的老人摔倒检测报警系统的设计旨在帮助老年人在发生意外跌倒时能够迅速得到援助。该系统利用智能手机中的传感器来监测用户的活动状态，并能在检测到用户可能已经摔倒的情况下自动发送警报通知给预设的联系人，从而确保及时响应和救援。通过这种方式，可以大大提高独居老人的安全保障水平，减少因长时间未能发现而引发的各种风险。
     
  • 基于单片机的老年人跌倒检测装置
    优质
    本装置是一款专为老年人设计的安全保障设备，采用先进的单片机技术实现跌倒自动检测。当检测到老人跌倒时，该装置能立即发出警报并通知预设联系人，确保快速响应和及时救助。 设计了一种基于单片机的老人跌倒检测装置，采用加速度传感器与陀螺仪采集原始信号。在数据融合过程中采用了自适应互补滤波算法，在频域角度上有效消除噪声干扰。为此设备专门开发了计算量小且高效的跌倒检测算法，并集成了GPS定位和GSM短信模块功能。实验结果表明该装置的跌倒检测算法具有较低的误判率，同时能够实现精确的位置定位服务。
     
  • Fall-Detect-Track: 行人跌倒监测系统
    优质
    Fall-Detect-Track是一款先进的行人跌倒监测系统，能够实时检测并追踪行人的活动状态，一旦发生跌倒立即发出警报，为及时救援争取宝贵时间。 行为识别：基于骨架和目标跟踪的行人跌倒检测方法的研究。
     
  • 基于智能手机的跌倒检测系统
    优质
    本系统利用智能手机内置传感器数据实现对用户跌倒情况的实时监测与预警，旨在为老年人及行动不便者提供安全保障。 智能手机人体跌倒检测系统采用了一种结合信号向量模（SVM）与特征量W的算法，利用内置的加速度传感器和陀螺仪监测用户姿态变化，以减少误报率，并能有效识别真实的摔倒事件。 该系统的检测机制基于手机内的硬件设施——加速度计和陀螺仪。这些设备能够测量三个轴向上的运动加速及角速度信息。通过设定阈值来区分日常活动与跌倒情况：当信号向量模（SVM）超过特定的数值时，系统会识别为可能发生的摔倒事件。 具体来说，该算法利用加速度和角速度的变化特征来判断是否发生跌倒。例如，在检测过程中如果SVMA大于20ms²或SVMW大于4rad/s，则认为可能发生了一次跌倒。然而，并非所有高加速运动都是跌倒动作（如慢跑），因此系统还需要进一步分析以排除这些误报。 为此，该算法计算了一个新的特征量——人体在摔倒过程中躯干倾斜的合角度θ，通过积分角速度信号向量模数据得到这一数值，从而更准确地区分真正的跌倒事件和其他高强度活动。 此外，此系统的另一大优势在于结合GPS定位技术，在监测到异常情况时能够立即确定用户的地理位置。这不仅提高了救助效率，还大大降低了系统成本和复杂度。
     
  • 基于三轴传感器和陀螺仪的老年人跌倒检测系统
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    本系统结合三轴传感器与陀螺仪技术，精准监测老年人行动状态，智能识别跌倒事件，旨在保障独居或不便人群的安全，提供及时有效的帮助。 摔倒的老人模型在数学建模材料中的应用可以使用latlab进行实现。
     
  • Android跌倒检测识别Demo.zip
    优质
    本Demo为一款基于Android系统的跌倒检测应用，通过内置算法实时监测用户状态，在发生意外跌倒时自动发出警报并通知预设联系人，保障个人安全。 跌倒检测识别Android Demo包括以下内容： 1. 跌倒检测数据集。 2. 使用YOLOv5实现的跌倒检测方法，并包含相关训练代码。 3. 在Android设备上实现实时跌倒检测的功能，提供源码支持。 4. C++版本的实时跌倒检测实现，同样提供了源码。