CN104055518A - 一种跌倒检测腕表及跌倒检测方法 - Google Patents

一种跌倒检测腕表及跌倒检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104055518A
CN104055518A CN201410323204.9A CN201410323204A CN104055518A CN 104055518 A CN104055518 A CN 104055518A CN 201410323204 A CN201410323204 A CN 201410323204A CN 104055518 A CN104055518 A CN 104055518A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
main control
control unit
data
heart rate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201410323204.9A
Other languages
English (en)
Inventor
陈震
廖永
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Bai Yi Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Guangzhou Bai Yi Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Bai Yi Information Technology Co Ltd filed Critical Guangzhou Bai Yi Information Technology Co Ltd
Priority to CN201410323204.9A priority Critical patent/CN104055518A/zh
Publication of CN104055518A publication Critical patent/CN104055518A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Alarm Systems (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

本发明公开了一种跌倒检测腕表,其包括有三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器、三轴地磁仪传感器、气压传感器、定位单元、主控单元及无线传输单元。主控单元通过三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器、三轴地磁仪传感器和气压传感器能够检测出用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度以及用户的竖直位置变化量,当用户跌倒时,佩戴于用户手腕上的腕表随手腕大幅度地挥动、摆动,所以当加速度值、倾斜角度值和竖直位置变化量均超出阈值时,主控单元判断出用户跌倒,且立即获取用户的地理位置数据,再将上述数据依次通过无线传输单元、服务器而传输至远程端的监护人手机,使得监护人获知用户发生跌倒,进而采取救助措施。

Description

一种跌倒检测腕表及跌倒检测方法
技术领域
本发明涉及健康腕表,尤其涉及一种跌倒检测腕表及跌倒检测方法。
背景技术
随着人口老龄化,我国60岁以上人口已超过1.77亿,老年人的健康和日常安全问题已经引起社会的广泛关注,老年人日常生活能力下降,跌倒、走失、突发疾病、忘记服药等问题屡见不鲜。现有的健康监测腕表仅能监测用户的血压、血氧等静态参数,由监护人通过手机等终端设备获取这些静态参数,但是,当用户发生跌倒等突发事件时,监护人仅根据这些静态参数无法判断出该跌倒事件,因而容易发生危险。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于,提供一种能准确判断出用户是否跌倒的跌倒检测腕表及跌倒检测方法。
为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案。
一种跌倒检测腕表,其佩戴于用户手腕上,所述跌倒检测腕表包括有:一三轴加速度传感器,其用于检测用户在x、y、z三个方向上的加速度值;一三轴陀螺仪传感器,其用于检测用户在x、y、z三个方向上的倾斜角度值;一三轴地磁仪传感器,其用于检测用户的运动方向;一气压传感器,其用于检测用户所处位置的大气压强;一定位单元,其用于检测用户的地理位置;一主控单元,其分别连接于三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器、三轴地磁仪传感器、气压传感器和定位单元,所述主控单元根据气压传感器采集的大气压强确定用户的竖直位置变化量,所述主控单元以三轴地磁仪传感器检测的运动方向为基准方向,再结合三轴陀螺仪传感器采集的数据确定用户在其运动方向上的倾斜角度,当所述主控单元判断出用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度以及用户的竖直位置变化量均超出阈值时,获取用户的地理位置数据,并且发送出用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度、用户的竖直位置变化量和地理位置;一无线传输单元,其连接于主控单元,用于将主控单元发出的数据以无线方式上传至服务器,再由服务器发送至监护人手机。
优选地,还包括有一心率传感器,其连接于主控单元,所述心率传感器用于检测用户的心率数据而传输至主控单元,所述主控单元根据该心率数据判断用户在跌倒后的预设时间内的心率是否正常。
优选地,还包括有:一求助按键,所述求助按键连接于主控单元,所述求助按键用于向主控单元发出求助指令;一语音通信单元,所述语音通信单元连接于主控单元,所述主控单元在接收到求助按键发出的求助指令时,控制语音通信单元呼叫监护人手机。
优选地,还包括有一提醒单元,所述提醒单元连接于主控单元,所述提醒单元用于执行主控单元的控制指令而发出报警提示。
优选地,还包括有一血氧传感器,其连接于主控单元,所述血氧传感器用于检测用户的血氧浓度数据而传输至主控单元,所述主控单元根据用户的心率数据和血氧浓度数据而判断用户是否进入深度睡眠以及计算深度睡眠的时间。
一种跌倒检测方法,该方法包括如下步骤:步骤S1,三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器、三轴地磁仪传感器和气压传感器开始数据采集,所述主控单元根据气压传感器采集的大气压强确定用户的竖直位置变化量,所述主控单元以三轴地磁仪传感器检测的运动方向为基准方向,再结合三轴陀螺仪传感器采集的数据确定用户在其运动方向上的倾斜角度;步骤S2,主控单元判断用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度以及用户的竖直位置变化量是否超出阈值,若各项数据均超出阈值,执行步骤S3,若有一项数据未超出阈值,则返回步骤S1;步骤S3,所述主控单元通过定位单元获取健康腕表的地理位置数据;步骤S4,所述主控单元发出用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度、用户的竖直位置变化量和地理位置数据,并通过无线传输单元以无线方式上传至服务器且由服务器将各项数据发送至监护人手机。
优选地,所述步骤S3之后还执行如下步骤:步骤S5,主控单元获取心率传感器采集的心率数据,并判断用户在预设时间内的心率是否超出阈值,若心率未超出阈值,则返回步骤S1,若心率超出阈值,则执行步骤S6;步骤S6,主控单元判断用户是否按下求助按键,若是,执行步骤S8,若否,则执行步骤S7;步骤S7,主控单元控制提醒单元发出报警提示,之后执行步骤S8;步骤S8,所述主控单元控制语音通信单元呼叫监护人手机;步骤S9,所述主控单元判断是否呼叫成功,若是,则进入语音通话模式,若否,则返回至步骤S8。
本发明公开的跌倒检测腕表中,主控单元通过三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器、三轴地磁仪传感器和气压传感器能够检测出用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度以及用户的竖直位置变化量,当用户跌倒时,佩戴于用户手腕上的腕表随手腕大幅度地挥动、摆动,所以当加速度值、倾斜角度值和竖直位置变化量均超出阈值时,主控单元判断出用户跌倒,且立即获取用户的地理位置数据,再将上述数据依次通过无线传输单元、服务器而传输至远程端的监护人手机,使得监护人获知用户发生跌倒,进而采取救助措施。
附图说明
图1为本发明跌倒检测腕表的电路框图。
图2为本发明跌倒检测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作更加详细的描述。
本发明公开了一种跌倒检测腕表,其佩戴于用户手腕上,如图1所示,所述跌倒检测腕表包括有一三轴加速度传感器1、一三轴陀螺仪传感器2、一三轴地磁仪传感器3、一气压传感器4、一定位单元7、一主控单元5及一无线传输单元6,其中:
三轴加速度传感器1用于检测用户在x、y、z三个方向上的加速度值;
三轴陀螺仪传感器2用于检测用户在x、y、z三个方向上的倾斜角度值;
三轴地磁仪传感器3用于检测用户的运动方向;
气压传感器4用于检测用户所处位置的大气压强;
定位单元7用于检测用户的地理位置。本实施例中,该定位单元7是GPS定位单元,但是这仅是本发明的一个较佳的实施例,并不用于限制本发明,在本发明的其他实施例中,该定位单元7还可以基于LBS基站进行定位,即通过移动通信运营商的无线电通讯网络(如GSM网、CDMA网)获取用户的地理位置信息。当然,在实际应用中,本发明还可以同时具备GPS定位和LBS基站定位的功能,因此,对上述两种定位方式的选择、替换,均应当包含在本发明的保护范围之内。
主控单元5分别连接于三轴加速度传感器1、三轴陀螺仪传感器2、三轴地磁仪传感器3、气压传感器4和定位单元7,所述主控单元5根据气压传感器4采集的大气压强确定用户的竖直位置变化量,所述主控单元5以三轴地磁仪传感器3检测的运动方向为基准方向,再结合三轴陀螺仪传感器2采集的数据确定用户在其运动方向上的倾斜角度,当所述主控单元5判断出用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度以及用户的竖直位置变化量均超出阈值时,获取用户的地理位置数据,并且发送出用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度、用户的竖直位置变化量和地理位置;
无线传输单元6连接于主控单元5,用于将主控单元5发出的数据以无线方式上传至服务器14,再由服务器14发送至监护人手机15。
上述跌倒检测腕表中,主控单元5通过三轴加速度传感器1、三轴陀螺仪传感器2、三轴地磁仪传感器3和气压传感器4能够检测出用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度以及用户的竖直位置变化量,当用户跌倒时,佩戴于用户手腕上的腕表随手腕大幅度地挥动、摆动,所以当加速度值、倾斜角度值和竖直位置变化量均超出阈值时,主控单元5判断出用户跌倒,再将上述数据依次通过无线传输单元6、服务器14而传输至远程端的监护人手机15,使得监护人获知用户发生跌倒,进而采取救助措施。尤其是主控单元5判断出用户跌倒时,立即获取腕表的地理位置数据,并将地理位置数据与四个传感器采集的数据一同发送至监护人手机,以便于监护人对用户所处位置进行定位。
作为一种优选方式,该跌倒检测腕表还包括有:一心率传感器12,其连接于主控单元5,所述心率传感器12用于检测用户的心率数据而传输至主控单元5,根据该心率传感器12所采集的数据,可以判断用户在预设时间内的心率是否正常,从而辅助判断用户的身体状态。
为了便于用户主动求助,该跌倒检测腕表还包括有一求助按键9及一语音通信单元10,其中,所述求助按键9连接于主控单元5,所述求助按键9用于向主控单元5发出求助指令;所述语音通信单元10连接于主控单元5,所述主控单元5在接收到求助按键9发出的求助指令时,控制语音通信单元9呼叫监护人手机15,进一步地,该语音通信单元9与监护人手机15之间通过GSM网络而进行语音通信。
本实施例中,还包括有一提醒单元11,所述提醒单元11连接于主控单元5,所述提醒单元11用于执行主控单元5的控制指令而发出报警提示,该提醒单元11可以发出声音、警示灯闪烁等多种提醒方式,可用于向周围的人发出求救信号。
该跌倒检测腕表还包括有一血氧传感器13,其连接于主控单元5,所述血氧传感器13用于检测用户的血氧浓度数据而传输至主控单元5;结合心率传感器12和血氧传感器13还可以判断用户的睡眠状态和睡眠质量,其中,所述主控单元5根据用户的心率数据和血氧浓度数据而判断用户是否进入深度睡眠以及计算深度睡眠的时间,此外,还可以结合加速度传感器1和陀螺仪传感器2所采集的数据而记录用户在睡眠状态时的肢体动作,进而更加准确地对用户的睡眠质量进行监测。
进一步地,主控单元5对应加速度值、倾斜角度以及竖直位置变化量可以设置多个阈值,从而判断用户的跌倒程度,比如轻微摇晃、跌倒后快速恢复、严重跌倒等,再根据跌倒程度的不同而进入预设的工作状态,例如:当用户轻微摇晃、跌倒后快速恢复时,只需将检测数据保存至服务器而不报警;当用户严重跌倒时,除保存检测数据之外,还及时通知监护人,并且发出声光报警。上述过程通过对不同跌倒状态的判断、区分,可以避免误判,有助于提高跌倒状态检测的精确度。
在上述跌倒检测腕表的基础之上,本发明还公开一种跌倒检测方法,结合图1和图2所示,该方法包括如下步骤:
步骤S1,三轴加速度传感器1、三轴陀螺仪传感器2、三轴地磁仪传感器3和气压传感器4开始数据采集,所述主控单元5根据气压传感器4采集的大气压强确定用户的竖直位置变化量,所述主控单元5以三轴地磁仪传感器3检测的运动方向为基准方向,再结合三轴陀螺仪传感器2采集的数据确定用户在其运动方向上的倾斜角度;
步骤S2,主控单元5判断用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度以及用户的竖直位置变化量是否超出阈值,若各项数据均超出阈值,执行步骤S3,若有一项数据未超出阈值,则返回步骤S1;
步骤S3,所述主控单元5通过定位单元7获取腕表的地理位置数据;
步骤S4,所述主控单元5发出用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度、用户的竖直位置变化量和地理位置数据,并通过无线传输单元6以无线方式上传至服务器14且由服务器将各项数据发送至监护人手机15。
进一步地,所述步骤S3之后还执行如下步骤:
步骤S5,主控单元5获取心率传感器12采集的心率数据,并判断用户在预设时间内的心率是否超出阈值,若心率未超出阈值,则返回步骤S1,若心率超出阈值,则执行步骤S6;
步骤S6,主控单元5判断用户是否按下求助按键9,若是,执行步骤S8,若否,则执行步骤S7;
步骤S7,主控单元5控制提醒单元11发出报警提示,之后执行步骤S8;
步骤S8,所述主控单元5控制语音通信单元9呼叫监护人手机15;
步骤S9,所述主控单元5判断是否呼叫成功,若是,则进入语音通话模式,若否,则返回至步骤S8。
本发明公开的跌倒检测腕表和跌倒检测方法中,用户发生跌倒时,腕表随手腕大幅度地挥动、摆动,若主控单元5通过三轴加速度传感器1、三轴陀螺仪传感器2、三轴地磁仪传感器3和气压传感器4所获取的用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度以及用户的竖直位置变化量均超出阈值,则判断出用户跌倒,并立即获取用户的地理位置数据,再将上述数据依次通过无线传输单元6、服务器14而传输至远程端的监护人手机15,使得监护人获知用户发生跌倒,进而采取救助措施。在此基础之上,该跌倒检测腕表还可以结合心率传感器12和血氧传感器13而判断用户的睡眠质量,使得本发明跌倒检测腕表的健康监测功能更加完善。结合以上几点可以看出,本发明在健康腕表技术领域取得了较大进步,适合在本领域内推广应用,且具有较好的市场前景。
以上所述只是本发明较佳的实施例,并不用于限制本发明,凡在本发明的技术范围内所做的修改、等同替换或者改进等,均应包含在本发明所保护的范围内。

Claims (7)

1.一种跌倒检测腕表,其佩戴于用户手腕上,其特征在于包括有:
一三轴加速度传感器,其用于检测用户在x、y、z三个方向上的加速度值;
一三轴陀螺仪传感器,其用于检测用户在x、y、z三个方向上的倾斜角度值;
一三轴地磁仪传感器,其用于检测用户的运动方向;
一气压传感器,其用于检测用户所处位置的大气压强;
一定位单元,其用于检测用户的地理位置;
一主控单元,其分别连接于三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器、三轴地磁仪传感器、气压传感器和定位单元,所述主控单元根据气压传感器采集的大气压强确定用户的竖直位置变化量,所述主控单元以三轴地磁仪传感器检测的运动方向为基准方向,再结合三轴陀螺仪传感器采集的数据确定用户在其运动方向上的倾斜角度,当所述主控单元判断出用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度以及用户的竖直位置变化量均超出阈值时,获取用户的地理位置数据,并且发送出用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度、用户的竖直位置变化量和地理位置;
一无线传输单元,其连接于主控单元,用于将主控单元发出的数据以无线方式上传至服务器,再由服务器发送至监护人手机。
2.如权利要求1所述的跌倒检测腕表,其特征在于,还包括有一心率传感器,其连接于主控单元,所述心率传感器用于检测用户的心率数据而传输至主控单元,所述主控单元根据该心率数据判断用户在跌倒后的预设时间内的心率是否正常。
3.如权利要求1所述的跌倒检测腕表,其特征在于,还包括有:
一求助按键,所述求助按键连接于主控单元,所述求助按键用于向主控单元发出求助指令;
一语音通信单元,所述语音通信单元连接于主控单元,所述主控单元在接收到求助按键发出的求助指令时,控制语音通信单元呼叫监护人手机。
4.如权利要求1所述的跌倒检测腕表,其特征在于,还包括有一提醒单元,所述提醒单元连接于主控单元,所述提醒单元用于执行主控单元的控制指令而发出报警提示。
5.如权利要求1所述的跌倒检测腕表,其特征在于,还包括有一血氧传感器,其连接于主控单元,所述血氧传感器用于检测用户的血氧浓度数据而传输至主控单元,所述主控单元根据用户的心率数据和血氧浓度数据而判断用户是否进入深度睡眠以及计算深度睡眠的时间。
6.一种跌倒检测方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
步骤S1,三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器、三轴地磁仪传感器和气压传感器开始数据采集,所述主控单元根据气压传感器采集的大气压强确定用户的竖直位置变化量,所述主控单元以三轴地磁仪传感器检测的运动方向为基准方向,再结合三轴陀螺仪传感器采集的数据确定用户在其运动方向上的倾斜角度;
步骤S2,主控单元判断用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度以及用户的竖直位置变化量是否超出阈值,若各项数据均超出阈值,执行步骤S3,若有一项数据未超出阈值,则返回步骤S1;
步骤S3,所述主控单元通过定位单元获取腕表的地理位置数据;
步骤S4,所述主控单元发出用户的加速度值、用户在其运动方向上的倾斜角度、用户的竖直位置变化量和地理位置数据,并通过无线传输单元以无线方式上传至服务器且由服务器将各项数据发送至监护人手机。
7.如权利要求6所述的跌倒检测方法,其特征在于,所述步骤S3之后还执行如下步骤:
步骤S5,主控单元获取心率传感器采集的心率数据,并判断用户在预设时间内的心率是否超出阈值,若心率未超出阈值,则返回步骤S1,若心率超出阈值,则执行步骤S6;
步骤S6,主控单元判断用户是否按下求助按键,若是,执行步骤S8,若否,则执行步骤S7;
步骤S7,主控单元控制提醒单元发出报警提示,之后执行步骤S8;
步骤S8,所述主控单元控制语音通信单元呼叫监护人手机;
步骤S9,所述主控单元判断是否呼叫成功,若是,则进入语音通话模式,若否,则返回至步骤S8。
CN201410323204.9A 2014-07-08 2014-07-08 一种跌倒检测腕表及跌倒检测方法 Pending CN104055518A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410323204.9A CN104055518A (zh) 2014-07-08 2014-07-08 一种跌倒检测腕表及跌倒检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410323204.9A CN104055518A (zh) 2014-07-08 2014-07-08 一种跌倒检测腕表及跌倒检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN104055518A true CN104055518A (zh) 2014-09-24

Family

ID=51543652

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410323204.9A Pending CN104055518A (zh) 2014-07-08 2014-07-08 一种跌倒检测腕表及跌倒检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104055518A (zh)

Cited By (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104464191A (zh) * 2014-12-12 2015-03-25 成都史塔克智能科技有限公司 一种跌倒识别方法、装置及系统
CN104490397A (zh) * 2014-12-10 2015-04-08 辛勤 一种对人体摔倒行为进行检测的方法及装置
CN104510460A (zh) * 2014-12-22 2015-04-15 哈尔滨师范大学 一种基于物联网的独居老人自动监测系统
CN104622454A (zh) * 2015-01-23 2015-05-20 深圳市卡麦睿科技有限公司 一种多功能手环式人体智能监控器系统
CN104799826A (zh) * 2015-04-30 2015-07-29 王家法 一种智能安康服务系统及报警可靠检测方法
CN105046927A (zh) * 2015-09-09 2015-11-11 成都手杖科技有限公司 一种可穿戴式跌倒监测系统
CN105589323A (zh) * 2014-10-23 2016-05-18 上海理工大学 一种多功能智能腕表
WO2016078158A1 (zh) * 2014-11-21 2016-05-26 深圳市前海安测信息技术有限公司 可穿戴式人体多维度跌倒预防和检测装置及其检测方法
CN105708470A (zh) * 2016-01-21 2016-06-29 山东大学 基于多普勒探测器与传感器联合的跌倒检测系统和方法
CN105769205A (zh) * 2016-02-23 2016-07-20 中国科学院深圳先进技术研究院 一种身体信息检测设备及跌倒检测系统
CN105872962A (zh) * 2015-01-23 2016-08-17 上海爱戴科技有限公司 一种老人跌倒追踪系统
CN106097654A (zh) * 2016-07-27 2016-11-09 歌尔股份有限公司 一种跌倒检测方法和可穿戴式跌倒检测装置
CN106340157A (zh) * 2015-07-10 2017-01-18 杭州安泰医纺有限公司 免按键自动求救的智能手环
CN106408868A (zh) * 2016-06-14 2017-02-15 夏烬楚 一种便携式老年人跌倒监控预警系统及方法
CN106960544A (zh) * 2017-05-22 2017-07-18 广东工业大学 一种跌倒检测系统
CN106960543A (zh) * 2017-05-22 2017-07-18 广东工业大学 一种跌倒监测方法
CN107016827A (zh) * 2017-05-22 2017-08-04 国动物联网技术(上海)有限公司 一种低功耗防跌倒定位系统
WO2017133602A1 (zh) * 2016-02-04 2017-08-10 歌尔股份有限公司 一种可穿戴设备的佩戴状态检测方法和装置
CN107085922A (zh) * 2017-05-25 2017-08-22 湖北酷焰智能科技有限公司 跌倒报警装置以及应用于该跌倒报警装置的跌倒报警方法
CN107569234A (zh) * 2017-09-06 2018-01-12 南京邮电大学 一种基于腕带式设备的跌倒检测算法
CN108198383A (zh) * 2017-12-26 2018-06-22 深圳市宇恒互动科技开发有限公司 一种多传感器组合的高精度行为识别方法、装置及系统
CN105726034B (zh) * 2016-01-29 2018-08-10 江阴中科今朝科技有限公司 基于摔倒报警与跟踪定位功能的腕表式智能养老看护平台
CN108670261A (zh) * 2018-04-12 2018-10-19 深圳先进技术研究院 运动状态检测方法、可佩戴设备以及装置
CN109044321A (zh) * 2018-08-20 2018-12-21 温州市人民医院 一种对于患者进行医疗急救和紧急监护的系统
CN109589090A (zh) * 2018-07-04 2019-04-09 成都维铭科技有限公司 一种用于检测用户睡眠状态的检测系统及检测方法
CN110226934A (zh) * 2019-06-21 2019-09-13 青岛歌尔智能传感器有限公司 一种跌倒检测方法、装置及腕带式设备
CN110579785A (zh) * 2019-08-28 2019-12-17 歌尔股份有限公司 一种基于gps和气压传感器的定位方法及系统
CN110680338A (zh) * 2019-11-14 2020-01-14 广州校角文化传播有限公司 用户活跃度监测判定方法及其装置
CN112235464A (zh) * 2019-06-28 2021-01-15 华为技术有限公司 一种基于跌倒检测的呼救方法及电子设备
WO2021025396A1 (en) * 2019-08-02 2021-02-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and device for detecting fall accident by using sensor in low power state
CN113712536A (zh) * 2020-05-26 2021-11-30 李昀儒 基于步态分析的不平衡预警方法及穿戴装置
CN113936422A (zh) * 2020-07-14 2022-01-14 苹果公司 使用移动设备检测跌倒
US11504061B2 (en) 2017-03-21 2022-11-22 Stryker Corporation Systems and methods for ambient energy powered physiological parameter monitoring
CN116229676A (zh) * 2023-04-23 2023-06-06 深圳市奋达智能技术有限公司 一种跌倒检测方法及装置

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201127606Y (zh) * 2007-11-09 2008-10-08 中国人民解放军军事医学科学院卫生装备研究所 便携式人体跌倒检测系统
CN101925377A (zh) * 2008-01-25 2010-12-22 麦德托尼克公司 睡眠阶段的检测
US20110152637A1 (en) * 2008-05-14 2011-06-23 Kateraas Espen D Physical activity monitor and data collection unit
CN102982653A (zh) * 2012-11-07 2013-03-20 中南大学 基于加速度和高度信息的人体跌倒监测方法及装置
CN103142234A (zh) * 2013-01-25 2013-06-12 中国科学院深圳先进技术研究院 用于判断人体跌倒的传感器系统、方法及人体防护装置
CN103529684A (zh) * 2012-07-03 2014-01-22 好爸爸高科技集团有限公司 用于自动测录健康数据的智能健康手表及智能健康系统
CN103699000A (zh) * 2013-12-11 2014-04-02 中山市永衡日用制品有限公司 一种带振动供电的智能手表
CN103717125A (zh) * 2011-05-18 2014-04-09 V视股份有限公司 用于确定人的睡眠和睡眠阶段的系统和方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201127606Y (zh) * 2007-11-09 2008-10-08 中国人民解放军军事医学科学院卫生装备研究所 便携式人体跌倒检测系统
CN101925377A (zh) * 2008-01-25 2010-12-22 麦德托尼克公司 睡眠阶段的检测
US20110152637A1 (en) * 2008-05-14 2011-06-23 Kateraas Espen D Physical activity monitor and data collection unit
CN103717125A (zh) * 2011-05-18 2014-04-09 V视股份有限公司 用于确定人的睡眠和睡眠阶段的系统和方法
CN103529684A (zh) * 2012-07-03 2014-01-22 好爸爸高科技集团有限公司 用于自动测录健康数据的智能健康手表及智能健康系统
CN102982653A (zh) * 2012-11-07 2013-03-20 中南大学 基于加速度和高度信息的人体跌倒监测方法及装置
CN103142234A (zh) * 2013-01-25 2013-06-12 中国科学院深圳先进技术研究院 用于判断人体跌倒的传感器系统、方法及人体防护装置
CN103699000A (zh) * 2013-12-11 2014-04-02 中山市永衡日用制品有限公司 一种带振动供电的智能手表

Cited By (45)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105589323A (zh) * 2014-10-23 2016-05-18 上海理工大学 一种多功能智能腕表
WO2016078158A1 (zh) * 2014-11-21 2016-05-26 深圳市前海安测信息技术有限公司 可穿戴式人体多维度跌倒预防和检测装置及其检测方法
CN104490397A (zh) * 2014-12-10 2015-04-08 辛勤 一种对人体摔倒行为进行检测的方法及装置
CN104464191A (zh) * 2014-12-12 2015-03-25 成都史塔克智能科技有限公司 一种跌倒识别方法、装置及系统
CN104510460A (zh) * 2014-12-22 2015-04-15 哈尔滨师范大学 一种基于物联网的独居老人自动监测系统
CN105872962A (zh) * 2015-01-23 2016-08-17 上海爱戴科技有限公司 一种老人跌倒追踪系统
CN104622454A (zh) * 2015-01-23 2015-05-20 深圳市卡麦睿科技有限公司 一种多功能手环式人体智能监控器系统
CN104799826A (zh) * 2015-04-30 2015-07-29 王家法 一种智能安康服务系统及报警可靠检测方法
CN104799826B (zh) * 2015-04-30 2018-05-15 王家法 一种智能安康服务系统及报警可靠检测方法
CN106340157A (zh) * 2015-07-10 2017-01-18 杭州安泰医纺有限公司 免按键自动求救的智能手环
CN105046927A (zh) * 2015-09-09 2015-11-11 成都手杖科技有限公司 一种可穿戴式跌倒监测系统
CN105708470A (zh) * 2016-01-21 2016-06-29 山东大学 基于多普勒探测器与传感器联合的跌倒检测系统和方法
CN105708470B (zh) * 2016-01-21 2018-11-13 山东大学 基于多普勒探测器与传感器联合的跌倒检测系统和方法
CN105726034B (zh) * 2016-01-29 2018-08-10 江阴中科今朝科技有限公司 基于摔倒报警与跟踪定位功能的腕表式智能养老看护平台
WO2017133602A1 (zh) * 2016-02-04 2017-08-10 歌尔股份有限公司 一种可穿戴设备的佩戴状态检测方法和装置
CN105769205A (zh) * 2016-02-23 2016-07-20 中国科学院深圳先进技术研究院 一种身体信息检测设备及跌倒检测系统
CN106408868A (zh) * 2016-06-14 2017-02-15 夏烬楚 一种便携式老年人跌倒监控预警系统及方法
CN106097654A (zh) * 2016-07-27 2016-11-09 歌尔股份有限公司 一种跌倒检测方法和可穿戴式跌倒检测装置
CN106097654B (zh) * 2016-07-27 2018-09-04 歌尔股份有限公司 一种跌倒检测方法和可穿戴式跌倒检测装置
US11504061B2 (en) 2017-03-21 2022-11-22 Stryker Corporation Systems and methods for ambient energy powered physiological parameter monitoring
CN107016827A (zh) * 2017-05-22 2017-08-04 国动物联网技术(上海)有限公司 一种低功耗防跌倒定位系统
CN106960543A (zh) * 2017-05-22 2017-07-18 广东工业大学 一种跌倒监测方法
CN106960544A (zh) * 2017-05-22 2017-07-18 广东工业大学 一种跌倒检测系统
CN107085922A (zh) * 2017-05-25 2017-08-22 湖北酷焰智能科技有限公司 跌倒报警装置以及应用于该跌倒报警装置的跌倒报警方法
CN107569234A (zh) * 2017-09-06 2018-01-12 南京邮电大学 一种基于腕带式设备的跌倒检测算法
CN108198383A (zh) * 2017-12-26 2018-06-22 深圳市宇恒互动科技开发有限公司 一种多传感器组合的高精度行为识别方法、装置及系统
CN108198383B (zh) * 2017-12-26 2020-08-07 深圳市宇恒互动科技开发有限公司 一种多传感器组合的高精度行为识别方法、装置及系统
CN108670261A (zh) * 2018-04-12 2018-10-19 深圳先进技术研究院 运动状态检测方法、可佩戴设备以及装置
CN108670261B (zh) * 2018-04-12 2021-10-15 深圳先进技术研究院 运动状态检测方法、可佩戴设备以及装置
CN109589090A (zh) * 2018-07-04 2019-04-09 成都维铭科技有限公司 一种用于检测用户睡眠状态的检测系统及检测方法
CN109044321A (zh) * 2018-08-20 2018-12-21 温州市人民医院 一种对于患者进行医疗急救和紧急监护的系统
CN110226934A (zh) * 2019-06-21 2019-09-13 青岛歌尔智能传感器有限公司 一种跌倒检测方法、装置及腕带式设备
CN110226934B (zh) * 2019-06-21 2022-03-22 青岛歌尔智能传感器有限公司 一种跌倒检测方法、装置及腕带式设备
CN112235464A (zh) * 2019-06-28 2021-01-15 华为技术有限公司 一种基于跌倒检测的呼救方法及电子设备
US11928947B2 (en) 2019-06-28 2024-03-12 Huawei Technologies Co., Ltd. Fall detection-based help-seeking method and electronic device
CN112235464B (zh) * 2019-06-28 2022-05-31 华为技术有限公司 一种基于跌倒检测的呼救方法及电子设备
WO2021025396A1 (en) * 2019-08-02 2021-02-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and device for detecting fall accident by using sensor in low power state
US11881097B2 (en) 2019-08-02 2024-01-23 Samsung Electronics Co., Ltd Method and device for detecting fall accident by using sensor in low power state
CN110579785A (zh) * 2019-08-28 2019-12-17 歌尔股份有限公司 一种基于gps和气压传感器的定位方法及系统
CN110680338A (zh) * 2019-11-14 2020-01-14 广州校角文化传播有限公司 用户活跃度监测判定方法及其装置
CN113712536B (zh) * 2020-05-26 2023-12-26 李昀儒 基于步态分析的不平衡预警方法及穿戴装置
CN113712536A (zh) * 2020-05-26 2021-11-30 李昀儒 基于步态分析的不平衡预警方法及穿戴装置
CN113936422A (zh) * 2020-07-14 2022-01-14 苹果公司 使用移动设备检测跌倒
CN116229676A (zh) * 2023-04-23 2023-06-06 深圳市奋达智能技术有限公司 一种跌倒检测方法及装置
CN116229676B (zh) * 2023-04-23 2023-10-03 深圳市奋达智能技术有限公司 一种跌倒检测方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104055518A (zh) 一种跌倒检测腕表及跌倒检测方法
CN103810817B (zh) 一种穿戴式人体瘫倒检测报警装置的检测报警方法
KR101196296B1 (ko) 개선된 낙상 감지 알고리즘을 이용한 응급 모니터링 시스템
CN102760341B (zh) 健康信息监测系统及方法
US20160278647A1 (en) Misalignment detection of a wearable device
US9892612B2 (en) Method for responding to a detected fall and an apparatus for implementing the same
CN203122372U (zh) 基于Android技术和物联网的实时健康监测及智能预警系统
CN104042196A (zh) 实时健康监测及智能预警系统与方法
US20220401040A1 (en) Health monitor wearable device
CN105078437A (zh) 一种穿戴式人体异常监测告警系统及其工作方法
CN102068261A (zh) 安全监护仪
CN105913614A (zh) 监测摔倒的方法、装置以及智能穿戴设备和摔倒报警系统
US20230252881A1 (en) Systems, devices and methods for fall detection
CN111564021A (zh) 可穿戴提示设备、提示方法以及智能手表
CN105678958A (zh) 一种基于机器人的人体跌倒监测系统
CN103714249A (zh) 一种用户行为安全的监测方法及设备
CN203931101U (zh) 一种穿戴式人体瘫倒检测报警装置
CN205656739U (zh) 一种人体跌倒检测系统
CN201977772U (zh) 安全监护仪
CN109480798A (zh) 一种可活体检测的智能手表
CN109330574A (zh) 一种基于物联网的智能监护系统
KR101754576B1 (ko) 탈착 디바이스를 이용한 생체 신호 분석 시스템 및 방법
CN104814741A (zh) 一种基于无线网络传输的智能姿态监测设备
KR20190058618A (ko) 경보 시스템
CN206819520U (zh) 一种基于传感网的老人跌倒报警装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20140924