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基于STM32F103C8T6和NRF24L01的摔倒检测与MPU6050六轴姿态解算，支持无线串口数据显示

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简介：
本项目采用STM32F103C8T6微控制器结合NRF24L01模块及MPU6050传感器，实现摔倒检测和姿态解算功能，并通过无线串口实时传输数据。 基于STM32F103C8T6及NRF24L01的摔倒检测系统结合了MPU6050六轴数据姿态解算功能，并可通过无线串口打印相关数据，按下按键可解除摔倒警报。所有程序均已实物化实现，如有需求请留言说明。

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  • 基于STM32F103C8T6和NRF24L01的摔倒检测与MPU6050六轴姿态解算，支持无线串口数据显示
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    本项目采用STM32F103C8T6微控制器结合NRF24L01模块及MPU6050传感器，实现摔倒检测和姿态解算功能，并通过无线串口实时传输数据。 基于STM32F103C8T6及NRF24L01的摔倒检测系统结合了MPU6050六轴数据姿态解算功能，并可通过无线串口打印相关数据，按下按键可解除摔倒警报。所有程序均已实物化实现，如有需求请留言说明。
     
  • 六轴姿态解算.zip_IMU六轴姿态解析_六轴代码_姿态解算与六轴步数计算/MPU6050
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    本资源提供基于IMU MPU6050芯片的六轴姿态解算及步数计算代码，适用于进行姿态估计和运动分析研究。 MPU6050传感器的六轴姿态解算算法代码包含了处理该传感器数据所需的关键步骤和技术细节。这段代码主要用于实现对MPU6050传感器采集的数据进行分析，从而计算出设备的姿态信息。在编写或使用这类代码时，开发者需要理解惯性测量单元的基本工作原理以及如何利用这些组件来确定物体的空间位置和方向。
     
  • STM32F103C8T6与MPU6050的串口数据显示
    优质
    本项目展示了如何使用STM32F103C8T6微控制器通过串口通信读取并显示连接的MPU6050传感器的数据，包括加速度和角速度信息。 STM32F103C8T6与MPU6050通过串口显示数据。
     
  • 基于MPU6050的STM32F103C8T6跌倒检测系统
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    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
     
  • MPU6050姿态解算STM32代码（含卡尔曼滤波）.zip_MPU6050姿态解算_六轴姿态解算_卡尔曼姿态估算_姿态解算
    优质
    本资源提供基于STM32平台的MPU6050六轴传感器姿态解算代码，包含高效的卡尔曼滤波算法以优化姿态估算精度。适用于需要高精度姿态数据的应用场景。 MPU6050是我们常用的六轴空间位置处理芯片。本段落档使用卡尔曼滤波的方法来提高数据的准确性。
     
  • MPU6050与姿态解算
    优质
    简介：本文探讨了基于MPU6050传感器的姿态解算技术，介绍了其工作原理及应用，并深入讲解了融合算法实现精准姿态数据。 MPU6050姿态解算涉及将四元数转换为欧拉角。硬件使用的是STM32F103ZET6。
     
  • 基于YOLO算法的行人摔倒检测数据集
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    本数据集采用YOLO算法框架，专注于行人摔倒检测，旨在提升复杂场景下摔倒事件的实时监测与响应能力。 该数据集包含了8500张图像，专门用于YOLO算法的行人摔倒检测。所有图像中的摔倒行人均已标注，并且类别标记为“fall”。标签格式支持VOC和YOLO两种标准形式。这些数据均采集自真实场景，确保了高质量的数据来源与多样性。此外，使用lableimg软件进行标注工作，进一步保证了标注框的准确性与质量。
     
  • 摔倒检测的数据集-1440
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    本数据集包含摔倒检测相关记录，总计1440条观测值，涵盖多种传感器数据及标签信息，适用于训练机器学习模型以识别和预测跌倒事件。 本数据集用于摔倒检测，采用VOC目标检测框格式的XML文件进行标注，共有1440个样本。
     
  • 基于STM32F103C8T6和MPU6050的三轴加速度与角速度串口输出
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    本项目采用STM32F103C8T6微控制器结合MPU6050传感器，实现对三轴加速度及角速度数据采集并通过串口实时传输。 STM32F103C8T6是由意法半导体（STMicroelectronics）制造的一款基于ARM Cortex-M3内核的微处理器，属于入门级产品系列。这款芯片具备多种外设接口，包括串行通信接口（UART），使其能够与各类传感器进行交互，例如MPU6050六轴运动传感器。 MPU6050是一款由InvenSense公司生产的集成三轴陀螺仪和加速度计的模块化传感器。它可以同时测量设备的线性加速度和角速度，并且非常适合用于姿态检测、运动控制等应用中。在嵌入式系统里，通过I2C或SPI接口，MPU6050可以与微控制器（如STM32F103C8T6）进行数据交换。 文中提及的串口打印三轴加速度和角速度是指利用STM32的UART接口将从MPU6050读取的数据发送到串行终端，比如PC上的调试助手软件。这种操作在开发与测试过程中非常有用，有助于查看并分析传感器收集的信息准确性。 实现上述功能的基本步骤如下： 1. 初始化STM32F103C8T6：配置时钟系统、设置GPIO引脚为UART模式，并初始化串口通信接口，设定波特率及其它相关参数。 2. 配置MPU6050通信：通过I2C或SPI连接至传感器，调整工作模式并设定陀螺仪和加速度计的采样频率。 3. 数据读取：发送命令获取MPU6050上的三轴数据，并将这些值以二进制形式返回。 4. 解码处理：依据MPU6050的数据手册解析所获得的信息，转换为易于理解的形式（如g和度/秒）。 5. 通过UART接口发送已解码的加速度与角速度至PC端显示。 6. 使用串口调试软件接收并展示这些数据，从而实时监控设备的状态变化。 文件列表中可能包含项目工程设置、编译日志等信息（例如`.uvprojx`和`.log`），但具体实现细节通常需要查看源代码文件。因此，若要详细了解STM32F103C8T6与MPU6050的串口通信编程过程，则需参考相关的源码文档或工程配置详情。
     
  • 基于Yolov5与OpenPose的人体姿态检测摔倒识别源码及数据集（毕业设计）.zip
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    本资源包含基于YOLOv5和OpenPose的人体姿态检测算法实现，用于自动识别人体摔倒事件。适用于计算机视觉领域的研究和毕业设计项目，提供完整源代码与相关数据集。 该项目是基于Yolov5与OpenPose的人体姿态检测系统实现摔倒检测的个人高分毕业设计项目源码，并已通过导师指导认可并严格调试确保可以运行。如果需要进行其他姿势的检测，可按照以下步骤操作： 1. 收集相关图片数据。 2. 运行runOpenpose.py文件以获取人体关键点图。 3. 将这些关键点图像根据需求分类放置在data/train和 data/test目录下。 4. 最后运行action_detect/train.py进行训练。 下载并使用时请放心，源码与全部所需数据均已包含。