Advertisement

跌倒检测手表，基于Matlab的解决方案

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目旨在开发一款跌倒检测手表，采用MATLAB进行算法设计与实现，通过精准感应用户动作，有效识别跌倒事件并及时发出警报，保障老年人安全。 在MATLAB环境下实现人体异常行为跌倒检测算法VIBE算法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 跌倒检测手表，基于Matlab的解决方案
    优质
    本项目旨在开发一款跌倒检测手表，采用MATLAB进行算法设计与实现，通过精准感应用户动作，有效识别跌倒事件并及时发出警报，保障老年人安全。 在MATLAB环境下实现人体异常行为跌倒检测算法VIBE算法。
     
  • MATLAB中的跌倒检测
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种高效准确的跌倒检测系统，通过分析人体运动数据实现对跌倒事件的自动识别与报警。 通过视频分析来检测跌倒并作出预警的系统可以用MATLAB编写。
     
  • 基于OpenCV的跌倒检测（VC++）
    优质
    本项目采用VC++和OpenCV库开发，实现了一个实时跌倒检测系统，能够有效识别并响应个人跌倒事件，保障用户安全。 跌倒检测系统首先进行行人识别，并对识别出的行人进行跟踪。通过统计一段时间内行人的位置变化来判断是否发生跌倒。
     
  • 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。
     
  • 跌倒检测数据集跌倒检测数据集
    优质
    跌倒检测数据集是一系列记录人类日常活动及跌倒瞬间的数据集合，主要用于训练机器学习模型识别跌倒事件，保障老年人和行动不便者安全。 跌倒检测数据集是用于研究和开发跌倒检测系统的重要资源。它包含了大量关于人们正常活动与意外摔倒的数据样本，通过这些数据可以训练机器学习模型识别出可能的跌倒事件，从而在老年人护理、智能家庭安全等领域发挥重要作用。 由于原文中仅重复了“跌倒检测数据集”这一短语，并未提供具体细节或相关链接信息，在重写时保留原意并简化表述。
     
  • 基于MPU6050的STM32F103C8T6跌倒检测系统
    优质
    本项目设计了一款利用STM32F103C8T6微控制器和MPU6050传感器组合，实现对人体跌倒情况实时监测与报警的安全防护系统。 心率血氧浓度、人体温度以及跌倒检测是评估人体健康状态的重要参数。其中，SVM（支持向量机）通过计算加速度幅度来表征人体运动的剧烈程度，其值越大表明运动越激烈；而DSVM则利用微分加速度幅值的绝对平均值得出结论。 当LED光照射到皮肤上时，光线穿透组织后被反射回，并由光敏传感器接收并转换成电信号。随后通过AD（模拟数字）转换器将信号转化为数字形式，整个过程可以简化为：光→电→数字信号。 硬件设备包括： - STM32F103C8T6 微控制器 - 0.96英寸 OLED IIC 模块 - MAX30100 心率血氧模块 - MPU-6050 运动传感器模块 - 温度检测模块
     
  • 跌倒检测与识别基于Yolov5
    优质
    本研究采用YOLOv5框架进行跌倒检测与识别，旨在提升算法精度及实时性，为老人看护、运动安全等领域提供有效技术支撑。 使用Yolov5进行摔倒检测的文件包含了项目所需的所有内容，包括环境安装文件、已训练好的模型权重文件以及官方的detect文件和自写的demo。运行demo_person_fall.py即可开始识别图片或视频，并可根据需要自行更改路径。
     
  • 基于姿态估计的实时跌倒检测方法
    优质
    本研究提出了一种利用姿态估计进行实时跌倒检测的方法，通过分析人体关键点数据来准确识别跌倒事件，适用于老年人监护和智能健康领域。 为了快速准确地检测老年人跌倒事件的发生，提出了一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法。首先利用深度学习方法获取人体关节点坐标；然后通过计算质心点下降速度、颈部关节在垂直方向上的位置变化以及肩部和腰部关节之间的相对关系来判断是否发生跌倒。该算法采用单目相机进行监测，便于嵌入式应用到机器人系统中。实验结果显示，所提出的算法相比现有先进方法具有更好的性能表现。
     
  • 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。