CN108095728B - 基于自适应压力判测的意外离床看护设备 - Google Patents

基于自适应压力判测的意外离床看护设备 Download PDF

Info

Publication number
CN108095728B
CN108095728B CN201711338357.0A CN201711338357A CN108095728B CN 108095728 B CN108095728 B CN 108095728B CN 201711338357 A CN201711338357 A CN 201711338357A CN 108095728 B CN108095728 B CN 108095728B
Authority
CN
China
Prior art keywords
pressure
bed
accidental
data processing
judgment
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.)
Active
Application number
CN201711338357.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108095728A (zh
Inventor
茅靖峰
王玉荣
魏钰轩
李文涛
郭依帆
廖朔
赵飞
吴爱华
易龙芳
华亮
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.)
Nantong University
Original Assignee
Nantong University
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 Nantong University filed Critical Nantong University
Priority to CN201711338357.0A priority Critical patent/CN108095728B/zh
Publication of CN108095728A publication Critical patent/CN108095728A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108095728B publication Critical patent/CN108095728B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1113Local tracking of patients, e.g. in a hospital or private home
    • A61B5/1115Monitoring leaving of a patient support, e.g. a bed or a wheelchair
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0247Pressure sensors

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于自适应压力判测的意外离床看护设备,主要由m个(m≥3)L型扁平长条束口气囊气压围带、智能数据处理WiFi节点、数据处理WiFi主机和智能监控终端组成。L型扁平长条束口气囊气压围带均束缚在病床的上半部,每个束口处均嵌入有一个薄膜压力传感器;智能数据处理WiFi节点和数据处理WiFi主机对薄膜压力传感器数据进行综合处理,并通过意外离床判测算法实现对被看护人意外离床的实时判测,同时,在智能监控终端上实现对意外离床的报警和复位。本发明利用智能化和网络化技术,提高看护过程效率,减少看护人的体力付出和精神压力,降低看护意外事故。

Description

基于自适应压力判测的意外离床看护设备
技术领域
本项目作品涉及智能医疗设备领域,具体涉及一种基于自适应压力判测的意外离床看护设备及算法。
背景技术
在当今信息化高度发展的时代,许多场合都需要智能化的设备来减少人们的工作量,同时还能提高工作的可靠性。现在医院病房的管理基本上还是传统的人工现场巡视的管理方式,护士和家属的大部分时间还是用在病人的看护上,精神注意力要非常高,病房看护人员的体力消耗、时间付出和精神压力也非常大,而且效率低。
发明内容
本发明的目的在于:针对老龄化社会和医疗看护特殊人群需求,通过融合人工智能、互联网和WiFi/GSM移动通信技术,设计一种基于自适应压力判测的意外离床看护设备及算法,提供被看护人意外离床方面的智能辨识功能,并可在特定手机、手环、专用显示设备和电脑上实现提醒,以提高看护过程效率,减少看护人的体力付出和精神压力,降低看护意外事故。
本发明的目的通过下述技术方案予以实现。
本发明给出的一种基于自适应压力判测的意外离床看护设备及算法,包括m个(m≥3)L型扁平长条束口气囊气压围带、智能数据处理WiFi节点、数据处理WiFi主机和智能监控终端组成。其特征是:m个L型扁平长条束口气囊气压围带均束缚在病床的上半部,每个束口处均嵌入有一个薄膜压力传感器;智能数据处理WiFi节点具有Y个(Y≥m)数模转换通道;每一个薄膜压力传感器的输出与智能数据处理WiFi节点的一个数模转换通道相连接;智能数据处理WiFi节点具有基于阀值T的m值判定算法,可判测出实际接入的薄膜压力传感器个数m值,并向数据处理WiFi主机发送m值和对应m个通道的压力数据Pi(i∈[1,m]);数据处理WiFi主机内运行有意外离床判测算法。
智能监控终端具有意外离床判测算法,其算法步骤包括:
(1)在病人尚未躺卧,且初值判测按键有效的条件下,进行环境初值判测初始化:
(i)将意外离床事件逻辑变量清零,UFB=0;
(ii)接收薄膜压力传感器连接的数量值m;
(iii)建立m个h级深度的先入先出数据结构队列FIFOA_i,i∈[1,m];
(iv)接收压力数据Pi,并以i为索引,以先入先出的数据结构存储和更新方式,压入对应的队列FIFOA_i中,队列中的每个元素编号为Pid,d∈[1,h];
(v)当m个队列第一次接收满h个压力数据时,计算总压力初值,
Figure BDA0001507837590000021
(2)在病人躺卧、初值判测按键无效、启动按键有效的条件下,进行压力数据循环采集计算:
(i)持续接收压力数据Pi,并以i为索引,以先入先出的数据结构存储和更新方式,压入对应的队列FIFOA_i中;
(ii)当m个队列第二次接收满h个压力数据时,计算总压力最大值
Figure BDA0001507837590000022
和总病人压力Pp=Pm-P0
(iii)持续接收压力数据Pi,以Tm为周期,循环计算总实时压力
Figure BDA0001507837590000023
和实时压力变化量△P=Prt-P0
(3)状态判定:
(i)当UFB=0时,将实时压力变化量△P与总病人压力Pp进行比较,若△Prt<0.5Pp时,认定发生意外离床事件,将意外离床事件逻辑变量置位,UFB=1。
(ii)跳转至压力数据循环采集计算。
(4)状态恢复:
(i)当UFB=1时,将实时压力变化量△Prt与总病人压力Pp进行比较,若△Prt>0.8Pp时,认定发生意外离床事件恢复,将意外离床事件逻辑变量清零,UFB=0。
(ii)跳转至压力数据循环采集计算。
所述智能监控终端包括具有网络通讯功能的计算机、手机、手环或是专用显示设备。且至少具有一种及以上的声音、图像、振动形式的报警功能。
所述智能监控终端在UFB=1时,触发报警功能,在UFB=0时,报警消除。
所述薄膜压力传感器的工作电源由智能数据处理WiFi节点提供。
与现有技术相比本发明的优点在于:
(1)在意外离床报警方面,采用在床上放置气囊的方式进行监测,使得在病人起身离床的瞬间即发出报警,避免病人离床下地行走可能出现的意外跌倒事故。同时,判测算法包含了报警的自复位功能,即当病人回到床上时,自动消除报警,减少人工手动复位的不便。
(2)在意外离床的监测方面,采用m个气囊薄膜压力传感器和h个反馈量进行综合判别,避免了单一传感器反馈引起的误判别,提高了判别的可靠性。
(3)在气囊薄膜压力传感器的配置上,可以连接Y以内的任意个数,智能数据处理WiFi节点能够自动识别m的个数,提高了应用的自适应性。
(4)在意外离床监测算法方面,设置了环境初值判测初始化模块,总压力初值根据每个病人的应用个案实际情况实时计算,使得设备可以适用于不同身高、体重的病人看护,提高了设备的灵活性和自适应性。
(5)在人机接口方面,远程智能监控终端可以是具有网络通讯功能的电脑、手机、手环或是专用显示设备,赋予本设备应用在人机接口的良好可适应性、界面的友好性。
本发明设计针对老龄化社会和医疗看护特殊人群需求,通过融合人工智能、互联网+和WiFi/GSM移动通信技术,实现对被看护人的意外离床方面的智能辨识和远程提醒功能。
对于辨识结果能具备针对手机、手环、特定显示设备和远程PC机平台的声、光、震动和显示报警功能,使得医务人员及家属对看护活动的体力消耗、时间付出和精神压力大大减少。
本发明实现对医院病人以及其他特殊人群活动状态的监控,可有效减少医务人员及家属的对看护活动的体力付出和精神压力,提供看护过程的便捷性,同时增强医院管理的可靠性,减少不必要的医疗伤害事故的发生,对医院管理人员以及家属来说非常有实用意义。
附图说明
图1为本发明的一个实施案例总体结构原理图。
图2为L型扁平长条束口气囊气压围带结构组成原理图。
图3为智能数据处理WiFi节点结构组成原理图。
图4为病床上各部件的安装示意图。
图5为数据处理WiFi主机结构组成原理图。
具体实施方式
结合附图对本发明作进一步说明。
参见附图1,本发明装置所述及内容分别安置于病房1和远程智能监控终端2。
m个L型扁平长条束口气囊气压围带3均束缚在病床4的上半部,每个气压围带3均与智能数据处理WiFi节点5相连接,智能数据处理WiFi节点5与数据处理WiFi主机6通过WiFi进行数据通讯,意外离床判测算法7运行于数据处理WiFi主机6中,数据处理WiFi主机6的判测结果通过WiFi或是Internet传递到远程智能监控终端2中。远程智能监控终端2至少包括一种及以上的具有网络通讯功能的电脑、手机、手环或是专用显示设备。
参见附图2,所述的L型扁平长条束口气囊气压围带3由L型气囊8、气嘴9、薄膜压力传感器10、束带11、束扣12和组成。L型扁平长条束口气囊气压围带3通过束带11束缚在病床4上,并通过束扣12束紧,气囊8固定于束带11上,并放置于床面上,与躺卧的病人身体接触。L型气囊8上部扁平,横截面相对较大,束口处窄小,横截面相对较小。薄膜压力传感器10安装于L型气囊8的束口处,可以较灵敏地检测出气囊气压力的变化。L型气囊8通过安装于束口附近的气嘴9充气,形成一定的初始气压。当病人躺卧于L型气囊8上时,L型气囊8的气压发生变化。该气压通过薄膜压力传感器10检测出来。
参见附图3,智能数据处理WiFi节点5由模数转换单元、CPU单元、电源、WiFi模块以及必要的按键及外围电路组成。智能数据处理WiFi节点5具有Y个模数转换单元通道数,其中Y≥m,在其CPU单元的控制下,每一隔Tm周期,循环采集一遍Y个模数转换单元通道。
参见附图4,进一步示出了m个L型扁平长条束口气囊气压围带3,病床4和智能数据处理WiFi节点5相连接的方式。智能数据处理WiFi节点5的电源为各个薄膜压力传感器10提供工作电压;智能数据处理WiFi节点5的模数转换单元Y个通道,与m个薄膜压力传感器10的输出端相连,在其CPU单元的控制下,以Tm为周期,循环采集Y个通道。CPU单元对采集到的这Y个数据进行判别,当某个数据高于某个阀值T时,则可判定该通道连接了某个薄膜压力传感器10的输出,否则判定该通道未连接薄膜压力传感器。由此,可以智能地判定智能数据处理WiFi节点5实际连接的L型扁平长条束口气囊气压围带3的个数m值。最后,在其CPU单元的控制下,以Tm为周期,通过WiFi模块将判定到的m值,和m个薄膜压力传感器气压数据Pi(i∈[1,m])传送给数据处理WiFi主机6。
参见附图5,数据处理WiFi主机6由CPU单元、WiFi模块、外围电路、独立拨码按钮,以及受独立拨码按钮控制的电源、启停、初值判测、发声、振动、发光功能电路组成。数据处理WiFi主机6接收智能数据处理WiFi节点5传送过来的m值和m个薄膜压力传感器的气压数据Pi,交由意外离床判测算法7进行运算,形成是否发生病人意外离床事件的判测。判测结果一方面直接输送给本主机的发声报警功能电路、振动报警功能电路、发光报警功能电路,形成声光电报警,另一方面通过WiFi或Internet传送给远程智能监控终端5的各种设备,以使得看护人员实时收到病人的卧床情况。通过独立拨码按钮,看护人员可以控制本主机的发声、振动、发光各个功能电路的声光电报警使能和禁止。看护人员通过启停功能电路、初值判测功能电路,可实现对意外离床判测算法7进行启停或是初始化复位控制。
意外离床判测算法7的算法步骤包括:
(1)在病人尚未躺卧,且初值判测按键有效的条件下,进行环境初值判测初始化:
(i)将意外离床事件逻辑变量清零,UFB=0;
(ii)接收薄膜压力传感器连接的数量值m;
(iii)建立m个h级深度的先入先出数据结构队列FIFOA_i,i∈[1,m];
(iv)接收压力数据Pi,并以i为索引,以先入先出的数据结构存储和更新方式,压入对应的队列FIFOA_i中,队列中的每个元素编号为Pid,d∈[1,h];
(v)当m个队列第一次接收满h个压力数据时,计算总压力初值,
Figure BDA0001507837590000051
(2)在病人躺卧、初值判测按键无效、启动按键有效的条件下,进行压力数据循环采集计算:
(i)持续接收压力数据Pi,并以i为索引,以先入先出的数据结构存储和更新方式,压入对应的队列FIFOA_i中;
(ii)当m个队列第二次接收满h个压力数据时,计算总压力最大值
Figure BDA0001507837590000052
和总病人压力Pp=Pm-P0
(iii)持续接收压力数据Pi,以Tm为周期,循环计算总实时压力
Figure BDA0001507837590000053
和实时压力变化量△P=Prt-P0
(3)状态判定:
(i)当UFB=0时,将实时压力变化量△P与总病人压力Pp进行比较,若△Prt<0.5Pp时,认定发生意外离床事件,将意外离床事件逻辑变量置位,UFB=1。
(ii)跳转至压力数据循环采集计算。
(4)状态恢复:
(i)当UFB=1时,将实时压力变化量△Prt与总病人压力Pp进行比较,若△Prt>0.8Pp时,认定发生意外离床事件恢复,将意外离床事件逻辑变量清零,UFB=0。
(ii)跳转至压力数据循环采集计算。
所述智能数据处理WiFi节点具有Y个模数转换单元通道数,其中Y≥m,在其CPU单元的控制下,每一隔Tm周期,循环采集一遍Y个模数转换单元通道,并通过对Y个通道数据的判别智能地获知连接的L型扁平长条束口气囊气压围带m的数量。
远程智能监控终端2至少包括一种以上的具有网络通讯功能的电脑、手机、手环或是专用显示设备。这些设备至少具有一种及以上的声、光、振动和图像形式的报警功能。利用LabVIEW或是Android开发相应的App功能软件,使得其在收到UFB=1时,触发报警功能,在UFB=0时,报警消除。

Claims (4)

1.一种基于自适应压力判测的意外离床看护设备,包括m个L型扁平长条束口气囊气压围带、智能数据处理WiFi节点、数据处理WiFi主机和智能监控终端组成,m≥3,其特征是:m个L型扁平长条束口气囊气压围带均束缚在病床的上半部,每个束口处均嵌入有一个薄膜压力传感器;智能数据处理WiFi节点具有Y个数模转换通道,Y≥m;每一个薄膜压力传感器的输出与智能数据处理WiFi节点的一个数模转换通道相连接;智能数据处理WiFi节点具有基于阀值T的m值判定算法,可判测出实际接入的薄膜压力传感器个数m值,并向数据处理WiFi主机发送m值和对应m个通道的压力数据Pi,i∈[1,m];数据处理WiFi主机内运行有意外离床判测算法;
采用在床上放置气囊的方式进行监测,使得在病人起身离床的瞬间即发出报警,避免病人离床下地行走可能出现的意外跌倒事故;采用m个气囊薄膜压力传感器和h个反馈量进行综合判别,避免了单一传感器反馈引起的误判别,提高了判别的可靠性;在气囊薄膜压力传感器的配置上,可以连接Y以内的任意个数,智能数据处理WiFi节点能够自动识别m的个数,提高了应用的自适应性;
所述意外离床判测算法步骤包括:
(1)在病人尚未躺卧,且初值判测按键有效的条件下,进行环境初值判测初始化:
(i)将意外离床事件逻辑变量清零,UFB=0;
(ii)接收薄膜压力传感器连接的数量值m;
(iii)建立m个h级深度的先入先出数据结构队列FIFOA_i,i∈[1,m];
(iv)接收压力数据Pi,并以i为索引,以先入先出的数据结构存储和更新方式,压入对应的队列FIFOA_i中,队列中的每个元素编号为Pid,d∈[1,h];
(v)当m个队列第一次接收满h个压力数据时,计算总压力初值,
Figure FDA0002360742740000011
(2)在病人躺卧、初值判测按键无效、启动按键有效的条件下,进行压力数据循环采集计算:
(i)持续接收压力数据Pi,并以i为索引,以先入先出的数据结构存储和更新方式,压入对应的队列FIFOA_i中;
(ii)当m个队列第二次接收满h个压力数据时,计算总压力最大值
Figure FDA0002360742740000021
和总病人压力Pp=Pm-P0
(iii)持续接收压力数据Pi,以Tm为周期,循环计算总实时压力
Figure FDA0002360742740000022
和实时压力变化量△P=Prt-P0
(3)状态判定:
(i)当UFB=0时,将实时压力变化量△P与总病人压力Pp进行比较,若△Prt<0.5Pp时,认定发生意外离床事件,将意外离床事件逻辑变量置位,UFB=1;
(ii)跳转至压力数据循环采集计算;
(4)状态恢复:
(i)当UFB=1时,将实时压力变化量△Prt与总病人压力Pp进行比较,若△Prt>0.8Pp时,认定发生意外离床事件恢复,将意外离床事件逻辑变量清零,UFB=0;
(ii)跳转至压力数据循环采集计算。
2.根据权利要求1所述的基于自适应压力判测的意外离床看护设备,其特征是:所述智能监控终端包括具有网络通讯功能的计算机、手机、手环或是专用显示设备;且至少具有一种及以上的声音、图像、振动形式的报警功能。
3.根据权利要求1所述的基于自适应压力判测的意外离床看护设备,其特征是:所述智能监控终端在UFB=1时,触发报警功能,在UFB=0时,报警消除。
4.根据权利要求1所述的基于自适应压力判测的意外离床看护设备,其特征是:所述薄膜压力传感器的工作电源由智能数据处理WiFi节点提供。
CN201711338357.0A 2017-12-14 2017-12-14 基于自适应压力判测的意外离床看护设备 Active CN108095728B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711338357.0A CN108095728B (zh) 2017-12-14 2017-12-14 基于自适应压力判测的意外离床看护设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711338357.0A CN108095728B (zh) 2017-12-14 2017-12-14 基于自适应压力判测的意外离床看护设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108095728A CN108095728A (zh) 2018-06-01
CN108095728B true CN108095728B (zh) 2020-06-05

Family

ID=62215948

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711338357.0A Active CN108095728B (zh) 2017-12-14 2017-12-14 基于自适应压力判测的意外离床看护设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108095728B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109523748A (zh) * 2018-11-21 2019-03-26 合肥林夏智能科技有限公司 一种智能老人看护系统
CN109833045B (zh) * 2019-03-20 2021-05-14 河北工业大学 一种智能护理床用起身意图监测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1373643A (zh) * 1999-11-24 2002-10-09 株式会社M·I·研究所 使用封闭空气型声传感器的生物医学信息收集设备
CN102150186A (zh) * 2008-09-10 2011-08-10 皇家飞利浦电子股份有限公司 离床报警系统
CN204158370U (zh) * 2014-05-13 2015-02-18 北华大学 基于ZigBee技术便携式人体体征信息实时采集系统
CN104777525A (zh) * 2014-01-13 2015-07-15 上海宽带技术及应用工程研究中心 基于压力传感器来检测床上是否有人的方法及系统
CN105877759A (zh) * 2016-04-01 2016-08-24 深圳市前海安测信息技术有限公司 基于物联网的离床监护系统及方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004073577A1 (en) * 2003-02-24 2004-09-02 Huntleigh Technology Plc Pad
US20090192364A1 (en) * 2008-01-29 2009-07-30 Voto Andrew M Infant monitoring system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1373643A (zh) * 1999-11-24 2002-10-09 株式会社M·I·研究所 使用封闭空气型声传感器的生物医学信息收集设备
CN102150186A (zh) * 2008-09-10 2011-08-10 皇家飞利浦电子股份有限公司 离床报警系统
CN104777525A (zh) * 2014-01-13 2015-07-15 上海宽带技术及应用工程研究中心 基于压力传感器来检测床上是否有人的方法及系统
CN204158370U (zh) * 2014-05-13 2015-02-18 北华大学 基于ZigBee技术便携式人体体征信息实时采集系统
CN105877759A (zh) * 2016-04-01 2016-08-24 深圳市前海安测信息技术有限公司 基于物联网的离床监护系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN108095728A (zh) 2018-06-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102298719B (zh) 一种防脱落无线传输标签腕带装置与方法
CN105078437A (zh) 一种穿戴式人体异常监测告警系统及其工作方法
WO2020206372A1 (en) Temperature sensor patch wirelessly connected to a smart device
CN104522945A (zh) 一种智能运动保健手环
CN103368792A (zh) 用于对患者的健康状态进行监控的通信系统、通信设备、传感器设备以及方法
CN106228015B (zh) 一种基于物联网技术的智能医疗健康安全监护系统
CN108095728B (zh) 基于自适应压力判测的意外离床看护设备
CN107633653A (zh) 一种智能居家照护系统
CN109523748A (zh) 一种智能老人看护系统
CN106175714A (zh) 一种幼儿睡眠智能监控系统
CN203789910U (zh) 测温提醒系统
CN106898259A (zh) 一种智能工牌
CN110897277A (zh) 一种智能手环及云平台管理系统
CN202145316U (zh) 基于rfid技术的老人看护系统
CN206214100U (zh) 一种人体智能监控系统
CN110916632A (zh) 一种智能电子手环
KR101846845B1 (ko) 사물인터넷 기반 독거노인 관리 시스템
CN110169830A (zh) 一种多功能信息采集腕带及其使用方法
CN208223550U (zh) 密闭空间检修人员定位与信息监测装置
CN109346166B (zh) 一种医院住院部用智能医护手环的深度学习建模方法
Chesser et al. Super low resolution RF powered accelerometers for alerting on hospitalized patient bed exits
CN205983759U (zh) 一种用于老年人的具备监护功能的智能腰带
CN101425149B (zh) 利用电子标带监控人身行动安全的装置及其方法
US10028118B2 (en) Intelligent security identification apparatus and system
CN117322852A (zh) 一种基于深度学习的智能服装健康监护系统及方法

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
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20180601

Assignee: Jiangsu Indars Automation Technology Co.,Ltd.

Assignor: NANTONG University

Contract record no.: X2021320000114

Denomination of invention: Unexpected out of bed nursing equipment based on adaptive pressure judgment

Granted publication date: 20200605

License type: Common License

Record date: 20211116

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract