HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于SINS的老人跌倒实时监测方法

作者:罗涛; 杨海; 李莉; 饶悦; 张禾跌倒检测惯性测量卡尔曼滤波远程报警可穿戴式

摘要:针对老人在跌倒的过程中人体的加速度和角速度特征量的变化,提出了一种基于卡尔曼滤波阈值算法的可穿戴式跌倒实时监测方法。以嵌入式处理器STM32F103ZET6作为处理核心,采用高精度加速度计MPU6050采集人体的加速度、角速度数据;微处理器通过对加速度数据的分析作出跌倒判断,如果判断结果为跌倒,蜂鸣器则会发出报警信号;通过SIM800C模块会向监护人发出求助短信。在搭建的可穿戴式实时监测系统实验平台中进行模型验证,通过对不同运动方式的对比,实验结果表明所提方法的可行性。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

传感器与微系统

《传感器与微系统》(CN:23-1537/TN)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《传感器与微系统》编辑部始终坚持质量第一,注重社会效益,发表具有前瞻仰性、先进性、导向性的论文及最新科技、市场信息,为企事业和高校提供先进的科技成果与工艺技术,为提高传感器与微系统技术的学术水平,促进国内外学术交流,加速传感器与微系统技术及其产业的发展而努力工作。

杂志详情