CN106960542A - 一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置 - Google Patents

一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106960542A
CN106960542A CN201710360574.3A CN201710360574A CN106960542A CN 106960542 A CN106960542 A CN 106960542A CN 201710360574 A CN201710360574 A CN 201710360574A CN 106960542 A CN106960542 A CN 106960542A
Authority
CN
China
Prior art keywords
state
falling
states
value
free
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.)
Granted
Application number
CN201710360574.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106960542B (zh
Inventor
何坚
刘乐园
张子浩
余立
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.)
Beijing University of Technology
Original Assignee
Beijing University of Technology
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 Beijing University of Technology filed Critical Beijing University of Technology
Priority to CN201710360574.3A priority Critical patent/CN106960542B/zh
Publication of CN106960542A publication Critical patent/CN106960542A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106960542B publication Critical patent/CN106960542B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0407Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis
    • G08B21/043Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis detecting an emergency event, e.g. a fall
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0438Sensor means for detecting
    • G08B21/0446Sensor means for detecting worn on the body to detect changes of posture, e.g. a fall, inclination, acceleration, gait

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Gerontology & Geriatric Medicine (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
  • Gyroscopes (AREA)

Abstract

本发明公开一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置包括:用于采集检测对象活动的3轴加速度、角速度数据MPU6050传感器、以及CC2530 MCU;其中,采用有限状态机对跌倒过程建模。本发明基于中断驱动,能实时采集并预处理3轴加速度和角速度数据,依据预设3轴加速度、角速度的阈值并应用决策树判断监测对象跌倒并报警。

Description

一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置
技术领域
本发明属于电子信息领域,尤其涉及一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置,进一步一种基于中断驱动,能实时采集并预处理3轴加速度和角速度数据,依据预设3轴加速度、角速度的阈值并应用决策树判断监测对象跌倒并报警。
背景技术
传统的基于3轴加速度计、陀螺仪的可穿戴跌倒技术,忽略了可穿戴设备的计算能力和电源受限的客观约束条件,由可穿戴设备的主处理单元在线实时检测3轴加速度计和陀螺仪,读取3轴加速度和角速度数据并通过无线射频模块发送到接收端的计算设备,再由其进行跌倒检测。由于可穿戴设备的主处理单元实时监测读取数据、射频单元实时发送数据,会产生大量能耗。
发明内容
针对上述问题,本发明提供一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置,利用MPU6050集成了3轴加速度计、陀螺仪和1KB的FIFO(First In First Out)缓存,其在休眠状态时可以在无可穿戴设备主处理单元(Main Process Unit,MPU)支持情况下实时读取3轴加速度、角速度数据,并按照FIFO方式缓存数据;通过设置MPU6050中3轴加速度、角速度寄存器的阈值,当3轴加速度或角速度值超过阈值时,系统产生中断请求,由MPU依据MPU6050缓存的加速度和角速度数据按照C45决策树算法进行跌倒监测,若检测对象跌倒,MPU通过ZigBee向接收端主机发送跌倒警告。
为实现上述目的,本发明采用如下的技术方案:
一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置包括:用于采集检测对象活动的3轴加速度、角速度数据MPU6050传感器、以及CC2530MCU;其中,采用有限状态机对跌倒过程建模,该模型有6个状态,每个状态的任务及状态之间的关系如下:
1.F0状态:初始状态,即复位状态,此状态对系统进行初始化;
2.F1状态:自由下落状态,将是否出现自由下落现象作为判断跌倒的第一个依据,当出现自由下落现象时会触发MPU6050的自由下落中断,自由下落中断的工作过程如下:
a)MPU6050的FIFO缓存被触发,缓存按照FIFO的模式保存了自由下落中断触发前2秒钟内采样到的3轴加速度、角速度数据;
b)CC2530启动定时器,该定时器是递归的,即当前一个定时器到期时,它将启动另一个特定时长的定时器;
c)如果自由下落中断被断言超过150ms,进入F2状态,否则进入F1状态;
3.F2状态:撞击状态,通过设置MPU6050的运动中断可以检测这个撞击状态,运动中断的工作过程如下:
a)设置运动中断为非使能状态;
b)CC2530检索FIFO缓存中前0.5秒钟的数据,并计算它们的平均值作为检测对象身体姿势的初始值;
c)如果在运动中断产生后2秒内非运动中断被激活,则系统进入F3,否则返回F0;
4.F3状态:非运动状态,通过MPU6050的非运动中断来检测,非运动中断的工作过程如下:
a)CC2530检索FIFO缓存中最后0.5秒钟的数据,并计算它们的平均值作为检测对象身体姿势的最终值;
b)在活动中断产生2秒钟后,如果发生非运动状态断言,算法进入F4;
5.F4状态:比较身体姿势的初始值与最终值,依据F3获得的检测对象身体姿势的最终值与F2获得的初始值对比值作为检测是否跌倒的第4个依据,此状态的工作过程如下:
a)计算身体姿势的最终值与初始值之间的差值,若差值大于设定阈值,系统产生跌倒警报,并将活动中断设置为使能状态,同时进入F5;
b)将非活动中断的检测时间设成10秒,进而判断检测对象跌倒后是否存在较长时间无法运动的状态;
c)若在F4时,系统再次检测到活动中断,这表明跌倒撞击给检测对造成的伤害较小,不影响其正常生活,检测对象的跌倒地否则算法进入F0;
6.F5状态:报警状态
d)CC2530控制蜂鸣器产生蜂鸣报警;
e)CC2530通过内置ZigBee模块将检测对象跌倒状态发送给ZigBee接收端主机,以便作进一步的处理。
作为优选,F0状态的工作状态如下:
a)、初始化I2C接口,复位MPU6050,设置MPU6050内部的寄存器的初始值;
b)、设置加速度传感器的最大量程为16G,配置陀螺仪最大测量范围±2000deg/s,关闭中断,设置3轴加速度、陀螺仪的采样率并采用数字低通滤波器去噪,设置系统时钟源,并将3轴加速度和角速度传感器设置为使能状态;
c)、设置运动中断和非运动中断的阈值分别为2.25g和0.5g,以及其检测时间窗口的默认值为1s;
d)、设置自由下落中断的阈值为0.5625g,及其检测时间窗口默认值为50ms;
e)、对MPU6050传感器的FIFO缓存初始化,将其设置为触发模式,并由自由下落中断触发;
f)、当从其他状态返回时,CC2530定时器计时器将停止,并系统重新初始化。
附图说明
图1为本发明的低功耗跌倒检测装置的结构示意图;
图2为本发明的低功耗跌倒检测装置工作流程图。
具体实施方式
针对MPU6050模块、CC2530芯片,LED,蜂鸣器的大小和针脚特征,本发明提供一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置,设计了核心芯片组的排列与布线方法;设计相应的PCB电路板以集成MPU6050加速度计、CC2530芯片、FT232RQ串口通信芯片、LP2992锂电池控制芯片和MAX1555充电控制器。本发明不仅能根据采集检测对象活动的3轴加速度、角速度数据,并通过CC2530芯片内置的ZigBee射频模块发送数据。同时,开发人员可以采用IAREmbedded Workbench开发环境针对该模块编写程序,针对不用应用需要设置传感器的采样频率(由于人体运动频率小于20Hz,本发明默认采样率为50Hz,即采样间隔为20ms)、ZigBee数据传输的速率和信道,并通过USB电缆将程序下载至本模块。模块设计布局如图1所示。
本发明采用Invensense公司生产的集成了3轴加速度、陀螺仪的MPU6050传感器采集检测对象活动的3轴加速度、角速度数据。该传感器中加速度计测量范围最大为±16g,陀螺仪可测范围为±2000deg/sec(dps),这类传感器具有体积小、功耗低等特点。采用TI公司(德州仪器)的CC2530作为中央处理单元MCU,该芯片的晶振主频为16MHz;CC2530内置ZigBee射频单元,传输距离10-100米,数据传输速率最高为250kbit/s;采用FT232RQ串行通信芯片为本模块提供USB接口和串行通信支持;采用LP2992锂电池控制芯片和MAX1555充电控制器,使模块即能通过3~5V锂电池供电,也可以通过USB接口电路供电,并可通过USB接口为锂电池充电。
下面结合本发明的算法对于本发明做进一步的说明。
如图2所示,本发明采用有限状态机对跌倒过程建模,该模型有6个状态,每个状态的任务及状态之间的关系如下:
1、F0:初始状态,即复位状态。此状态对系统进行初始化,主要任务包括:
a)、初始化I2C接口,复位MPU6050,设置MPU6050内部的寄存器的初始值;
b)、设置加速度传感器的最大量程为16G,配置陀螺仪最大测量范围±2000deg/s,关闭中断,设置3轴加速度、陀螺仪的采样率并采用数字低通滤波器去噪,设置系统时钟源,并将3轴加速度和角速度传感器设置为使能状态;
c)、设置运动中断(Motion Interrupt)和非运动中断(Zero Motion Interrupt)的阈值(默认值分别为2.25g和0.5g),以及其检测时间窗口(默认值为1s);
d)、设置自由下落中断(Free Fall Interrupt)的阈值(默认值为0.5625g),及其检测时间窗口(默认值为50ms);
e)、对MPU6050传感器的FIFO缓存初始化,将其设置为触发模式,并由自由下落中断触发;
f)、当从其他状态返回时,CC2530定时器计时器(在F1中启动)将停止,并系统重新初始化。
2、F1:自由下落状态。跌倒开始时会出现一定的失重现象,尤其在自由下落过程,这个现象更加明显。此时,加速度的矢量合会降低到接近0g,此现象持续的时间与自由下落的高度有关。对于一般的跌倒,其加速度矢量和虽然不会像自由下落时下降那么明显,但其加速度矢量合通常会小于1g(正常情况下加速度矢量合应大于1g)。因此,可以将是否出现自由下落现象作为判断跌倒的第一个依据,当出现自由下落现象时会触发MPU6050的自由下落中断。自由下落中断主要任务如下:
a)、MPU6050的FIFO缓存被触发,缓存按照FIFO的模式保存了自由下落中断触发前2秒钟内采样到的3轴加速度、角速度数据;
b)、CC2530启动定时器(默认时长为50ms)。该定时器是递归的,即当前一个定时器到期时,它将启动另一个特定时长的定时器;
c)、如果自由下落中断被断言超过150ms(即3个计时器滴答),算法进入F2状态。否则进入F1状态。
3、F2:撞击状态。失重状态即将结束时,即监测对象自由下落至与地面或其他较低的物体发生冲撞时,会导致3轴加速度、角速度发生激烈变化。此时,通过设置MPU6050的运动中断可以检测这个撞击状态。因此,自由落体中断之后,紧接着产生运动中断是判断跌倒是否发生的第二个依据。运动中断主要任务如下:
a)、设置运动中断为非使能状态。在撞击期间,运动中断可能被断言多次。而依据一个运动中断的断言就可以判断撞击是否发生,因此可以屏蔽随后产生的运动中断断言;
b)、CC2530检索FIFO缓存中前0.5秒钟的数据,并计算它们的平均值作为检测对象身体姿势的初始值;
c)、如果在运动中断产生后2秒内非运动中断被激活,则系统进入F3,否则返回F0。
4、F3:非运动状态。通常检测对象在跌倒后(即撞击发生后),不会马上起来,而会有短暂的非运动状态产生(如果检测对象因为严重跌倒而导致昏迷,有可能较长时间的静止),此时的3轴加速度、角速度曲线会表现出一段时间的平稳状态,而这可以通过MPU6050的非运动中断来检测。因此,运动中断之后的非运动中断是判断跌倒是否发生的第三个依据。非运动中断的主要任务如下:
a)、CC2530检索FIFO缓存中最后0.5秒钟的数据,并计算它们的平均值作为检测对象身体姿势的最终值;
b)、在活动中断产生2秒钟后,如果发生非运动状态断言,算法进入F4。
5、F4:比较身体姿势的初始值与最终值。跌倒之后,监测对象会发生身体翻转等运动,因此人体的方向会与初始状态不同。此时,跌倒后非运动状态下的3轴加速度、角速度数值与初始状态下数值不同。因此,可以依据F3获得的检测对象身体姿势的最终值与F2获得的初始值对比值作为检测是否跌倒的第4个依据。此状态的主要任务如下:
a)、计算身体姿势的最终值与初始值之间的差值,若差值大于设定阈值(例如,加速阈值通常为0.5g),系统产生跌倒警报,并将活动中断设置为使能状态,算法进入F5;
b)、将非活动中断的检测时间设成10秒,进而判断检测对象跌倒后是否存在较长时间无法运动的状态;
c)、若在F4时,系统再次检测到活动中断,这表明跌倒撞击给检测对造成的伤害较小,不影响其正常生活,检测对象的跌倒地否则算法进入F0。
6、F5阶段:报警状态。
a)、CC2530控制蜂鸣器产生蜂鸣报警;
b)、CC2530通过内置ZigBee模块将检测对象跌倒状态发送给ZigBee接收端主机,以便作进一步的处理。

Claims (2)

1.一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置,其特征在于,包括:用于采集检测对象活动的3轴加速度、角速度数据MPU6050传感器、以及CC2530MCU;其中,采用有限状态机对跌倒过程建模,该模型有6个状态,每个状态的任务及状态之间的关系如下:
1.F0状态:初始状态,即复位状态,此状态对系统进行初始化;
2.F1状态:自由下落状态,将是否出现自由下落现象作为判断跌倒的第一个依据,当出现自由下落现象时会触发MPU6050的自由下落中断,自由下落中断的工作过程如下:
a)MPU6050的FIFO缓存被触发,缓存按照FIFO的模式保存了自由下落中断触发前2秒钟内采样到的3轴加速度、角速度数据;
b)CC2530启动定时器,该定时器是递归的,即当前一个定时器到期时,它将启动另一个特定时长的定时器;
c)如果自由下落中断被断言超过150ms,进入F2状态,否则进入F1状态;
3.F2状态:撞击状态,通过设置MPU6050的运动中断可以检测这个撞击状态,运动中断的工作过程如下:
a)设置运动中断为非使能状态;
b)CC2530检索FIFO缓存中前0.5秒钟的数据,并计算它们的平均值作为检测对象身体姿势的初始值;
c)如果在运动中断产生后2秒内非运动中断被激活,则系统进入F3,否则返回F0;
4.F3状态:非运动状态,通过MPU6050的非运动中断来检测,非运动中断的工作过程如下:
a)CC2530检索FIFO缓存中最后0.5秒钟的数据,并计算它们的平均值作为检测对象身体姿势的最终值;
b)在活动中断产生2秒钟后,如果发生非运动状态断言,算法进入F4;
5.F4状态:比较身体姿势的初始值与最终值,依据F3获得的检测对象身体姿势的最终值与F2获得的初始值对比值作为检测是否跌倒的第4个依据,此状态的工作过程如下:
a)计算身体姿势的最终值与初始值之间的差值,若差值大于设定阈值,系统产生跌倒警报,并将活动中断设置为使能状态,同时进入F5;
b)将非活动中断的检测时间设成10秒,进而判断检测对象跌倒后是否存在较长时间无法运动的状态;
c)若在F4时,系统再次检测到活动中断,这表明跌倒撞击给检测对造成的伤害较小,不影响其正常生活,检测对象的跌倒地否则算法进入F0;
6.F5状态:报警状态
d)CC2530控制蜂鸣器产生蜂鸣报警;
e)CC2530通过内置ZigBee模块将检测对象跌倒状态发送给ZigBee接收端主机,以便作进一步的处理。
2.如权利要求1所述的基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置,其特征在于,F0状态的工作状态如下:
a)、初始化I2C接口,复位MPU6050,设置MPU6050内部的寄存器的初始值;
b)、设置加速度传感器的最大量程为16G,配置陀螺仪最大测量范围±2000deg/s,关闭中断,设置3轴加速度、陀螺仪的采样率并采用数字低通滤波器去噪,设置系统时钟源,并将3轴加速度和角速度传感器设置为使能状态;
c)、设置运动中断和非运动中断的阈值分别为2.25g和0.5g,以及其检测时间窗口的默认值为1s;
d)、设置自由下落中断的阈值为0.5625g,及其检测时间窗口默认值为50ms;
e)、对MPU6050传感器的FIFO缓存初始化,将其设置为触发模式,并由自由下落中断触发;
f)、当从其他状态返回时,CC2530定时器计时器将停止,并系统重新初始化。
CN201710360574.3A 2017-05-21 2017-05-21 一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置 Active CN106960542B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710360574.3A CN106960542B (zh) 2017-05-21 2017-05-21 一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710360574.3A CN106960542B (zh) 2017-05-21 2017-05-21 一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106960542A true CN106960542A (zh) 2017-07-18
CN106960542B CN106960542B (zh) 2020-02-07

Family

ID=59482016

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710360574.3A Active CN106960542B (zh) 2017-05-21 2017-05-21 一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106960542B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108230618A (zh) * 2017-12-21 2018-06-29 北京工业大学 一种面向社区基于ZigBee的低功耗跌倒检测系统
CN108663045A (zh) * 2018-04-28 2018-10-16 山东交通学院 一种骑行载具姿态识别报警方法和姿态监测报警装置
CN111383420A (zh) * 2018-12-29 2020-07-07 深圳市华赢飞沃科技有限公司 一种跌倒检测方法及设备
CN112438721A (zh) * 2019-08-30 2021-03-05 奇酷互联网络科技(深圳)有限公司 状态判断方法、电子设备以及计算机存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102393992A (zh) * 2011-03-15 2012-03-28 苏州摩多物联科技有限公司 人体摔倒自动检测报警终端
CN102646319A (zh) * 2012-04-13 2012-08-22 无锡先凯智能科技有限公司 生物体跌倒检测装置及方法
CN204178508U (zh) * 2014-11-26 2015-02-25 河南省建筑科学研究院有限公司 人体摔倒姿态监测报警装置
CN105551192A (zh) * 2016-01-28 2016-05-04 沈阳时尚实业有限公司 跟踪报警实现低功耗和摔倒检测的装置及其相互切换方法
CN105894730A (zh) * 2014-12-26 2016-08-24 陆婷 一种便携式gsm&gps跌倒检测器的研究与设计
CN106530612A (zh) * 2016-10-10 2017-03-22 芜湖美的厨卫电器制造有限公司 跌倒检测装置及方法
US20170109990A1 (en) * 2015-10-20 2017-04-20 Micron Electronics LLC Method and system for fall detection

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102393992A (zh) * 2011-03-15 2012-03-28 苏州摩多物联科技有限公司 人体摔倒自动检测报警终端
CN102646319A (zh) * 2012-04-13 2012-08-22 无锡先凯智能科技有限公司 生物体跌倒检测装置及方法
CN204178508U (zh) * 2014-11-26 2015-02-25 河南省建筑科学研究院有限公司 人体摔倒姿态监测报警装置
CN105894730A (zh) * 2014-12-26 2016-08-24 陆婷 一种便携式gsm&gps跌倒检测器的研究与设计
US20170109990A1 (en) * 2015-10-20 2017-04-20 Micron Electronics LLC Method and system for fall detection
CN105551192A (zh) * 2016-01-28 2016-05-04 沈阳时尚实业有限公司 跟踪报警实现低功耗和摔倒检测的装置及其相互切换方法
CN106530612A (zh) * 2016-10-10 2017-03-22 芜湖美的厨卫电器制造有限公司 跌倒检测装置及方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
严敬宇: ""低功耗无线传感网及应用技术研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
申晗等: ""低成本老人居家跌倒检测报警系统设计"", 《中国新技术新产品》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108230618A (zh) * 2017-12-21 2018-06-29 北京工业大学 一种面向社区基于ZigBee的低功耗跌倒检测系统
CN108663045A (zh) * 2018-04-28 2018-10-16 山东交通学院 一种骑行载具姿态识别报警方法和姿态监测报警装置
CN108663045B (zh) * 2018-04-28 2024-05-07 山东交通学院 一种骑行载具姿态识别报警方法和姿态监测报警装置
CN111383420A (zh) * 2018-12-29 2020-07-07 深圳市华赢飞沃科技有限公司 一种跌倒检测方法及设备
CN112438721A (zh) * 2019-08-30 2021-03-05 奇酷互联网络科技(深圳)有限公司 状态判断方法、电子设备以及计算机存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN106960542B (zh) 2020-02-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106960542A (zh) 一种基于中断驱动的低功耗跌倒检测装置
CN104267819B (zh) 可手势唤醒的电子设备以及电子设备手势唤醒方法
CN103581443A (zh) 一种基于传感器的智能终端自动唤醒方法及系统
CN101835178B (zh) 一种实现远程无线监测的方法及无线监测装置
CN105302308A (zh) 智能手腕佩戴设备及其屏幕自动点亮方法、系统
CN102048521A (zh) 跌倒监测和预防系统及方法
JP2007151948A (ja) 転倒判定方法及びその装置
CN106406994A (zh) 一种跌落保护方法及装置
CN104297519B (zh) 人体运动姿态识别方法和移动终端
CN105243787B (zh) 一种老年人跌倒报警系统、报警方法及报警器
CN108886749A (zh) 一种可穿戴智能设备的管理方法及装置
CN101488273A (zh) 分体式人跌倒检测报警装置
CN108609449B (zh) 一种基于传感器的智能电梯检测仪及检测方法
CN104921731B (zh) 一种胎动监测方法及胎动监测装置
CN103390327A (zh) 人体防跌倒预警方法及预警器
CN104392583A (zh) 一种基于knn算法的跌倒检测与报警系统及方法
CN109091119A (zh) 一种智能穿戴设备和基于智能穿戴设备的感冒提醒方法
CN109961616B (zh) 电子装置以及掉落警示方法
CN104680718A (zh) 一种智能手环
Zhen et al. Wearable preimpact fall detector using SVM
CN104665837B (zh) 用于提醒佩戴者加强颈部运动的装置及其控制方法
CN103542843A (zh) 一种测量球拍挥拍速度的装置及系统
CN107577410A (zh) 穿戴设备显示屏的点亮方法及装置
CN208092454U (zh) 一种防拆卸预警手表
CN108770046B (zh) 一种智能手表的节省电量的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant