CN205041401U - 设备佩戴检测装置及具有佩戴检测功能的监护装置 - Google Patents
设备佩戴检测装置及具有佩戴检测功能的监护装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN205041401U CN205041401U CN201520754971.5U CN201520754971U CN205041401U CN 205041401 U CN205041401 U CN 205041401U CN 201520754971 U CN201520754971 U CN 201520754971U CN 205041401 U CN205041401 U CN 205041401U
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wearing
- human body
- human
- sensor
- data
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本实用新型公开一种设备佩戴检测装置,包括信号采集模块和信号处理模块,其中,所述信号采集模块用于采集佩戴信息,信号处理模块包括佩戴检测单元,所述佩戴检测单元设置为根据所述佩戴信息进行分析处理,输出佩戴状态标识。本实用新型同时还公开了一种具有佩戴检测功能的监护装置。本实用新型的装置通过采集佩戴信息检测装置是否佩戴,在装置佩戴正确时进行人体监护检测,能够避免因装置没有佩戴或佩戴有误而发生误报的不良,正确率更高。
Description
技术领域
本实用新型涉及智能化的安全产品,尤其涉及设备佩戴检测装置及具有佩戴检测功能的监护装置。
背景技术
随着时代的发展,现代人的生活标准不断提高,人们也越来越重视健康问题。同时,我国正在进入到老龄化社会,孤寡老人变为一个不可忽视的大群体,更多的年轻人由于工作或其他原因不能陪伴老人,导致老人无人看护,出现老人发生跌倒或瘫倒后无人帮忙从而造成更大身心伤害。所以,通过智能穿戴设备来帮助老人在出现跌倒意外或发生瘫倒后及时通知到监护人或者及时报警到相关医护人员,使得老人能够在最短的时间得到帮助,非常必要。
目前的一些监护设备,主要是通过跌倒或瘫倒检测技术来分析使用者是否发生了意外,从而报警,这为老人的跌倒监护提供了便利。然而,这些监护设备并没有考虑设备的佩戴情况,如果是没有佩戴或佩戴有误而采集数据进行检测,必然会产生误报(实际没有跌倒但报警的情况),影响设备的精确率。
实用新型内容
根据本实用新型的一个方面,提供了一种设备佩戴检测装置,包括信号采集模块和信号处理模块,其中,所述信号采集模块用于采集佩戴信息,信号处理模块包括佩戴检测单元,所述佩戴检测单元设置为根据所述佩戴信息进行分析处理,输出佩戴状态标识。
本实用新型的装置用于与智能穿戴监护设备相结合,用于检测设备是否正确佩戴。通过对设备是否正确佩戴的检测,能够有效提高设备佩戴的正确率,从而在设备佩戴正确的情况下对人体进行监护检测,检测的准确率更高。
在一些实施方式中,所述信号采集模块包括温度传感器、人体生物电传感器、压力传感器和三轴加速度传感器的其中之一或两者以上的组合,所述佩戴信息包括根据所述温度传感器输出的贴近人体一侧的温度数据T1及暴露于空气中一侧的温度数据T2、根据所述人体生物电传感器输出的人体生物电信号、根据所述压力传感器输出的佩戴部位的压力数据和根据所述三轴加速度传感器输出的人体三个轴向上的加速度数据的其中之一或两者以上的组合。由此,可以通过温度、人体生物电、压力和三轴加速度,实现对设备有无佩戴或佩戴正确与否的检测,避免设备没有佩戴情况下导致误报的不良,提高设备佩戴和检测的准确率。
在一些实施方式中,所述信号采集模块和信号处理模块设置于腰带内,所述压力传感器呈矩阵式分布于腰带的带体上。将检测装置于腰带结合使用,能够实现对腰带佩戴正确与否的检测,有助于帮助用户正确佩戴腰带。
在一些实施方式中,所述信号处理模块还包括语音单元,所述佩戴检测单元根据所述佩戴信息向所述语音单元发送控制信号,所述语音单元根据所述控制信号语音播放佩戴指示。通过语音播放佩戴方法,指导用户按步骤进行佩戴和提示用户佩戴方向错误,能够有效的实现人机交互,提高用户体验,使用户的佩戴工作变得简捷易懂。
根据本实用新型的一个方面,还提供了一种具有佩戴检测功能的监护装置,包括警报模块、信号采集模块和信号处理模块,所述信号采集模块用于采集用户信息和佩戴信息,所述信号处理模块包括佩戴检测单元和监测单元,其中,
所述佩戴检测单元设置为根据所述佩戴信息进行分析处理,输出佩戴状态标识;
所述监测单元设置为读取所述佩戴状态标识,当所述佩戴状态标识为正确佩戴时,根据所述用户信息进行分析处理,以判断人体状态,当判定人体发生跌倒或瘫倒时输出第一信号至警报模块;
所述警报模块根据所述第一信号生成并输出警报信息。
本实用新型的监护装置,可以检测出装置的佩戴方向和/或佩戴位置是否正确,避免佩戴不正确导致的误报,有效提高装置检测的准确率。而且,只有在装置佩戴正确时,才进行用户行为信息数据的采集和人体状态的检测,能够减少不必要的数据处理操作,提高效率。
在一些实施方式中,其中,所述信号采集模块包括用于采集人体姿态行为数据的传感器,所述用户信息包括人体姿态行为数据,所述监测单元根据所述人体姿态行为数据判断人体跌倒状态,当判断人体发生跌倒时输出第一信号至所述警报模块;所述用于采集人体姿态行为数据的传感器包括三轴加速度传感器、气压传感器和压力传感器。由此,通过三轴加速度判断人体的跌倒和平躺的姿态变化,通过高度数据判断装置离地面的高度变化,通过压力数据判断佩戴部位一周的受压力度变化,能够结合用户行为特征,有效检测人体是否发生跌倒,准确率更高。
在一些实施方式中,所述信号采集模块包括用于采集人体姿态行为数据的传感器和用于采集人体生物体特征的传感器,所述用户行为信息还包括人体姿态行为数据和人体生物体特征数据,所述监测单元根据所述人体生物体特征数据和人体姿态行为数据判断人体瘫倒状态,当判断人体发生瘫倒时,输出第一信号至所述警报模块;所述用于采集人体姿态行为数据的传感器包括三轴加速度传感器;所述用于采集人体生物体特征的传感器包括心率传感器、光电血压传感器、红外温度传感器、湿度传感器和血氧饱和度传感器的其中之一或两者以上的组合。由此,可以实现通过人体姿态和多种人体生物体特征数据,有效检测人体发生瘫倒的情况,克服常用的监护装置只能检测跌倒不能有效检测瘫倒的不良,从而使用户在身体出现异常发生瘫倒时,第一时间得到救助,准确率非常高。
在一些实施方式中,所信号采集模块还包括用于采集佩戴信息的传感器,所述用于采集佩戴信息的传感器包括温度传感器、人体生物电传感器、三轴加速度传感器和压力传感器的其中之一或两者以上的组合,所述佩戴信息包括贴近人体一侧的温度数据T1和暴露于空气一侧的温度数据T2、人体生物电信号、人体三轴加速度数据和佩戴部位的压力数据的其中之一或两者以上的组合。由此,可以实现通过温度和/或人体生物电信号判断人体是否佩戴了装置,通过压力和加速度判断人体佩戴装置的位置和方向是否正确,从而实现对装置是否佩戴和佩戴是否正确的检测,避免因装置问题而误报的不良。
在一些实施方式中,所述监护装置还包括无线通讯模块和定位模块,所述定位模块采集所述监护装置的位置信息,所述警报模块通过无线通讯模块发送包含所述位置信息的警报信息至远程终端。由此可以实现及时将位置信息通知监护人,以方便得到有效的救助。
在一些实施方式中,所述装置还包括带体和带扣,所述带体和带扣一端固定连接,所述压力传感器矩阵式分布于所述带体中,所述无线通讯模块、定位模块、警报模块、信号采集模块和信号处理模块集成于所述带扣中。由此,将本实用新型的采集和处理模块集成于腰带的带扣和带体内,使用者通过佩戴腰带就能够实现对身体状态的监护,而腰带是人们日常着装的基本佩戴物品,无任何附带感,非常方便。
在一些实施方式中,所述装置还包括人机交互模块,所述人机交互模块包括设置在所述带扣上的警报按钮、设置于所述带扣上的触摸屏或/和设置于所述带扣中的生物信息识别器。通过人机交互,可以在发送误报时,及时通过用户的交互操作(如按下警报按钮或进行生物识别),解除警报求救模式,减少装置在警报阶段所有模块同时工作的功耗和误报带给用户及家人的麻烦,用户体验更好。并且,能通过触摸屏接收用户信息录入,更加方便智能。
附图说明
图1为本实用新型一实施方式的设备佩戴检测装置的框架结构示意图;
图2为本实用新型一实施方式的检测设备是否正确佩戴的方法流程图;
图3为本实用新型一实施方式的具有佩戴检测功能的监护装置的外观结构示意图;
图4为本实用新型一实施方式的具有佩戴检测功能的监护装置的模块框架结构示意图;
图5为人体发生跌倒时三轴加速度数据折线图。
具体实施方式
下面结合附图对本实用新型作进一步详细的说明。
图1示意性地显示了根据本实用新型的一种实施方式的设备佩戴检测装置的框架结构。如图1所示,该装置包括信号采集模块10和信号处理模块20,信号采集模块10用于采集佩戴信息,信号处理模块20包括佩戴检测单元201,用于根据采集的佩戴信息进行分析处理,输出设备的佩戴状态标识。其中,信号采集模块10可以是温度传感器101、人体生物电传感器104、压力传感器102和三轴加速度传感器103的其中任一个或其任意组合。当为温度传感器101时,佩戴检测单元201根据采集的贴近人体一侧的温度与暴露于空气一侧的温度的温差,判断设备有无佩戴的佩戴状态,输出设备是否佩戴的佩戴状态标识。当为压力传感器102时,佩戴检测单元201根据采集的佩戴部位的压力数据,判断设备佩戴位置是否正确的佩戴状态,输出设备佩戴位置是否有误的佩戴状态标识。当为三轴加速度传感器103时,佩戴检测单元201根据采集的人体三个轴向的加速度数据,判断设备佩戴方向是否正确的佩戴状态,输出设备佩戴方向是否有误的佩戴状态标识。其中,输出的佩戴状态标识,可以是根据判断结果将佩戴状态标识WARE_FLAG设置为TRUE或FALSE,TRUE代表佩戴正确,FALSE代表佩戴有误。
具体地,在使用时,用户启动装置后,信号采集模块10不间断地采集佩戴部位一周的压力数据P1,P1,……,PN。佩戴检测单元201对比压力数据P1,P1,……,PN,如果人体没有佩戴或佩戴松紧不符合要求,比如太过于松动或佩戴部位不准确等,压力传感器的各数据就会有较大差值,如果正确佩戴,压力数据的值基本上应该满足P1=P2=……=PN=P,其中P为正确佩戴时佩戴部位一周的松紧度压力值。需要说明的是,压力传感器是沿佩戴部位一周矩阵式均匀分布在佩戴设备的带体上,个数为N=L/D,其中,L为用户的佩戴部位一周的长度信息(根据用户录入的基本信息获取),D是矩阵式分布的压力传感器的间距。如果信号采集模块20采集的压力数据满足P1=P2=……=PN=P,则可以判定用户佩戴的松紧度和佩戴位置正确,则将佩戴状态标识WARE_FLAG设置为TRUE,否则设置为FALSE。
优选地,用户启动装置后,信号采集模块10同时不断采集三轴加速度数据AX、AY、AZ。佩戴检测单元201可同时根据三轴加速度数据检测装置佩戴方位是否正确。由于,正常情况下人体直立时,正确的佩戴方式应该仅有一根轴(即人体躯干直立方向的轴)加速度值为g(即重力加速度),而其他两根轴加速度值为0。假设Y轴代表人体站立时候的躯干方向,则装置佩戴检测单元201判断采集的AX、AY、AZ是否满足AY=g且AX=AZ=0,如果满足,则判定用户佩戴方向正确,设置佩戴状态标识WARE_FLAG=TRUE,否则设置为FALSE。
优选地,信号采集模块10还包括温度传感器101。其中,由于温度传感器本身具有方向性(朝向人体侧和朝向外侧),本实施例的温度传感器设置为两个,一个的方向设置为朝向人体的一侧,用于采集人体温度,另一个的方向设置为朝向空气的一侧,用于采集环境温度。装置启动后,信号采集模块10不断采集装置贴近人体一侧的温度数据T1和装置暴露于空气中一侧的温度数据T2,如果人体没有佩戴装置,则基本应满足T1=T2(允许有一定范围误差,如T1与T2的差接近于设定的阀值如0.5°),如果佩戴装置的情况下,两侧的温差即T1和T2应该有一定的幅值(如大于设定的阀值0.5°)。佩戴检测单元201根据采集的温度数据,比较T1和T2的温差值,即可判定装置是否佩戴。如果佩戴,则设定佩戴状态标识为TRUE,否则设置为FALSE。
优选地,信号采集模块10还可包括人体生物电传感器104。装置启动后,信号采集模块10不断采集人体生物电传感器输出的人体生物电信号,根据人体生物电信号是否为高电平,判断人体是否佩戴了装置。如果人体生物电信号为高电平,则设置佩戴状态标识为TRUE,否则设置为FALSE。
在实际应用中,佩戴检测单元201可以只根据以上的压力数据、三轴加速度、温度数据和人体生物电信号的其中一项进行装置是否佩戴或是否正确佩戴的检测,也可以同时选择其中的任意两项以上的组合进行检测,当选择两项以上的组合进行检测时,只要其中任一方式的检测结果为佩戴有误,则设置佩戴状态标识为FALSE。如可以同时进行四项的组合进行检测,先通过温度数据检测装置是否佩戴,在温度数据无法检测(即存在人体温度和外界温度的温差接近的情况时)时通过人体生物电信号判断装置是否佩戴,如果佩戴则对比压力数据判断佩戴位置是否正确,如果正确再根据三轴加速度判断佩戴方向是否正确,如果以上数据检测结果都为正确佩戴,则判定为装置佩戴正确,设置佩戴状态标识为TRUE,否则设置为FALSE。通过组合不同传感器的方式进行数据采集和检测,能够有效提高设备佩戴检测的正确率,且包含的传感器越多,检测结果越准确。
优选地,如图1所示,信号处理模块20还可以包括语音单元202,设置为在启动装置开始佩戴设备时或者检测到佩戴有误时,通过语音播放正确佩戴方法,指导用户按步骤进行佩戴。
本实用新型的设备佩戴检测装置可以与各种用于进行人体身体状态检测的智能穿戴设备结合使用,从而提高智能穿戴设备的检测准确率。如,本实用新型的设备佩戴检测装置可以与智能监护装置结合使用,检测人体的跌倒或瘫倒状态,进行智能防护。而智能监护装置可以是各种设备,如手表、脚环。优选地本实用新型的设备佩戴检测装置设置于智能监护腰带中,信号处理模块和信号采集模块的三轴加速度传感器、温度传感器集成于腰带的带扣中,压力传感器矩阵式均匀分布于腰带的带体上。
图2以智能监护装置为腰带,压力传感器是矩阵式均匀分布于腰带带体上多个传感器为例,示意性地显示了同时包含三个传感器的设备佩戴检测装置的佩戴检测方法。如图2所示,该方法包括:
步骤S201:实时采集温度、压力及加速度数据,并向用户进行语音指导佩戴。
信号采集模块实时采集三轴加速度数据AX、AY、AZ,佩戴部位一周的压力数据P1,P2,......,PN,贴近人体一侧的温度数据T1和暴露于空气一侧的温度数据T2,同时通过语音播放佩戴方法对用户进行佩戴指导。
步骤S202:判断人体一侧温度T1与空气一侧温度T2相比,是否T1-T2>TH。
如果人体没有佩戴设备,则理论上T1=T2,实际中有0.5°左右的误差,如果人体佩戴,则一侧是空气温度、一侧是人体温度就会导致两侧出现温度差,这样就达到了检测设备是否佩戴的目的。基于存在温差的事实,设定阀值TH,对比T1和T2是否满足温度差大于设定的阀值,如果大于则进行步骤S203,如果不大于则持续进行步骤S201的数据采集。
需要说明的是,由于存在外界温度与人体温度接近的情况,作为优选实施例,可以在信号采集模块中增加人体生物电传感器,进行进一步检测,具体为当T1和T2的温差很小时,采集人体生物电信号,判断是否为高电平,如果人体生物电传感器输出的为高电平,则说明人体佩戴了装置,可进行步骤S203的压力检测,否则持续进行数据采集。在实际应用中,人体生物电传感器也可以作为温度传感器判断装置是否佩戴的替代方案,即将温度传感器替换为人体生物电传感器,进行人体生物电信号的判断。具体组合方式是选择两者的任一个或是将两者结合使用,本发明的实施例不对此做限制。
步骤S203:判断各压力传感器的值是否满足P1=P2=......=PN>0。
如果人体正确佩戴,则人体腰部一周的压力值满足相等且等于松紧度适中时的压力值P,即有P1=P2=......=PN=P>0,判断是否满足该条件即可判断出装置是否佩戴部位正确且松紧度合适。如果满足,则进行步骤S204,否则持续进行步骤S201的数据采集。
步骤S204:判断正常站立情形下三轴加速度值是否满足AY=g且AX=AZ=0。
正常情况下,人体直立时,正确的佩戴方式应该仅有一根轴加速度值为g(重力及速度)其他两根轴应为0,设Y轴代表人体站立时候躯干方向,即AY=g且AX=AZ=0,如果满足则说明装置的佩戴方向正确,则进行步骤S206,否则进行步骤S205。
步骤S205:通过语音提示用户佩戴方向错误。
播放语音提示,提示用户佩戴方向错误,并继续进行步骤S201的数据采集。
步骤S206:判断佩戴正确,设置佩戴正确状态标识为TRUE,输出佩戴正确控制信号。
如果同时满足温度、压力和三轴加速度的判定条件,则说明设备已经佩戴,且佩戴部位和方向都正确,此时将佩戴正确状态标识WARE_FLAG设置为TRUE,之后监护装置就可以根据正确佩戴的状态标识进行人体状态检测。由此,可以避免因装置没有佩戴或佩戴不正确时的误报,提高跌倒检测和求救警报的准确率。
此外,本实用新型还提供了一种具有佩戴检测功能的监护装置,该监护装置通过与设备佩戴检测装置结合,能够实现对监护装置佩戴状态的检测,提高准确率,避免因装置佩戴问题而带来的误报,同时在检测到监护装置佩戴正确的前提下,才进行人体状态检测,降低产品的功耗。
图3示意性地显示了根据本实用新型的一种实施方式的具有佩戴检测功能的监护装置的外观结构。如图1所示,该监护装置包括带体1和带扣2,带体1和带扣2一端固定连接,另一端在系腰带时扣紧,连接和扣紧方式同普通的腰带。带扣2上设置有按钮3,用户可以通过按下按钮3进行人机交互。监护装置的实现模块都内置于带扣2内的集成芯片4上,压力传感器5沿带体1均匀分布。在实际应用中,用户通过佩戴图3所示的腰带就可以实现对使用者的日常监护。由于腰带属于大多数人的日常着装必须品,携带方便,无任何附带感,不易遗忘,非常便捷。
图4示意性地显示了本装置的内置于腰带内的各模块的框架结构。如图4所示,该装置包括信号处理模块40、定位模块41、信号采集模块42、无线通讯模块43和警报模块44。定位模块41采用GPS或北斗或移动基站等定位方式实现,用于提供用户的地理位置信息。无线通讯模块43是GSM通讯单元或蓝牙通讯单元等可以通过无线方式与移动终端设备进行通讯的芯片或模块,用于实现与远程终端(如手机、电脑、IPad等设备终端)之间的数据交互。警报模块44设置为当接收到第一信号(如求救信号)时,通过无线通讯模块43发送警报信息(如求救信息)至远程终端,以通知监护人用户发生跌倒需要救助,警报信息(如为求救信息)包括定位模块41获取的地理位置信息和求救内容。信号采集模块42用于实时采集用户信息和佩戴信息,提供给信号处理模块40进行人体跌倒或瘫倒的检测分析。信号采集模块42主要通过多种传感器实现,包括用于采集佩戴信息的传感器和用于采集用户信息的传感器。用于采集佩戴信息的传感器包括三轴加速度传感器、温度传感器、人体生物电传感器和压力传感器等,用于采集用户信息的传感器包括用于采集人体姿态行为数据的传感器和用于采集人体生物体特征的传感器。其中,用于采集人体姿态行为数据的传感器包括三轴加速度传感器、陀螺仪、气压高度传感器和压力传感器等,用于采集人体生物体特征的传感器包括心率传感器、光电血压传感器、红外温度传感器、湿度传感器和血氧饱和度传感器等。信号处理模块40是MCU等微型处理器。其中,信号处理模块40包括佩戴检测单元401和监测单元402,佩戴检测单元401根据信号采集模块42采集的佩戴信息检测装置是否正确佩戴,并将佩戴状态标识输出至监测单元402。监测单元402读取佩戴状态标识进行判断,当佩戴状态标识显示装置佩戴正确时,读取信号采集模块42采集的用户信息(包括人体姿态行为数据和人体生物体特征)进行检测,当检测到人体发生跌倒或瘫倒时,输出相应的第一信号(如求救信号)至警报模块44进行求救报警。
如图4所示,本装置还可以包括人机交互模块45。人机交互模块45可以是触摸屏(未示出,可以设置在带扣2上)、人体生物特征识别单元(未示出,如可以是设置在带扣2上的声音识别装置、手势识别装置、指纹识别装置等)或按钮3。人机交互模块45可以设置为通过触摸屏接收用户输入进行信息录入或根据用户按下按钮或进行生物识别匹配的指令,启动警报模块44进行解除求救报警。如通过触摸屏录入用户基本信息,或在发生误报时,通过按钮3或生物识别装置进行一键解除报警,也能够满足因采样率不足及算法识别率等问题影响检测结果时,用户能及时进行解除,非常快捷方便。
可选地,警报模块45还可以是扬声器播放装置,在启动求救模式时,在通过无线通讯模块43向监护人发送求救信息时,同时启动扬声器播放语音求救信号,以便及时得到救助;而在退出求救模式时(如用户通过按钮解除报警时),通过无线通讯模块43向监护人发送脱离跌倒状态信息和停止播放扬声器的语音求救信号。
本实用新型提供的智能人体跌倒监护装置能够方便的佩戴在用户腰部,作为腰带使用,非常方便。而且,本实用新型的装置通过人体姿态行为数据进行人体跌倒检测,通过人体姿态行为数据和生物体特征数据进行人体瘫倒检测,更符合用户的行为特征,正确率更高。同时,本实用新型的装置提供了佩戴检测功能,能够避免因装置没有佩戴或佩戴不正确时误报的不良,进一步提高了跌倒检测的正确率,以及时准确的将使用者的跌倒求救信息和位置信息发送给监护人。而且,本实用新型的监护装置,只有在佩戴正确的情况下,才进行人体状态检测分析,可以减少不必要的数据处理,降低功耗。此外,本实用新型的装置同时还提供了人机交互功能,能够通过与用户进行交互,在发生误报时及时解除警报求救状态,将解除求救的信息发送给监护人,给监护人带来了便利(如节省监护人的时间、减少监护人的精神紧张压力等),减少了产品功耗(警报模式中各个模块同时工作,产品功耗极高)。
在具体使用时,监测单元402可以根据信号采集模块42采集的人体姿态行为数据进行人体跌倒的检测,也可以根据信号采集模块42采集的人体姿态行为数据和人体生物体特征数据进行人体瘫倒的检测。其中,由于人体发生跌倒时,三轴加速度会在摔倒瞬间有短暂的“巨变”,随后有一段时间会相对“静止”,气压高度数据在跌倒前后会有一定的高度差,压力数据在人体贴近地面的一侧和背离地面的一侧会根据受力情况不同而一定的差值,监测单元402根据人体姿态行为数据,包括三轴加速度、气压高度数据和佩戴部位压力数据,就可以进行人体是否发生跌倒的检测和判断。而与跌倒不同的是,瘫倒是由于某些突发症状导致的肢体不受主观意识控制的一种情形,更多情况是自身由于身体原因导致。瘫倒在姿体特征上,不一定是由站立变为平倒状态,而是表现形式多样,比如坐姿发生瘫倒且瘫倒后可能还是坐姿、老人靠墙发生瘫倒后缓慢瘫坐在地上等,这些情况下并不一定会出现身体撞击地面时的“巨变”的信号波形,也不一定最终的姿态是“平躺”状态。对于这种情形,由于瘫倒时的姿体动作特征不符合跌倒的要素,通过通用的检测跌倒的方法是无法识别的。因此监测单元402就可以根据人体姿态行为数据,主要是三轴加速度数据判断人体是否进入“安静”期,同时根据人体生物体特征数据判断身体是否发生异常,从而对人体是否发生瘫倒进行检测和判断。
为了更好的理解监护装置进行人体跌倒检测的实施方式,首先结合附图对监测单元402检测人体发生跌倒的情况进行详细说明。
图5示意性地显示了一种典型情况的人体发生跌倒的三轴加速度数据折线图。第一区间50为人体正常站立时的加速度数据折线图,第二区间51为失重状态的加速度数据折线图,第三区间52为发生跌倒时的加速度数据折线图,第四区间53为跌倒后一段时间内的加速度数据折线图。如图5所示,在人体发生跌倒时,在撞击到地面时,三轴加速度信号会出现波动非常剧烈的一段数据,如图5中信号发生剧烈变化的第三区间52,即为人体碰撞地面的瞬间,本实用新型称之为“巨变”区间。分析跌倒发生后一段时间内的加速度数据,正常情况下,跌倒后会有一段相对静止的区间,如图5所示的静止区间(第四区间53),在第四区间53内,代表人体躯干方向的Y轴的加速度基本接近于0(因为人体由直立变为了平躺姿态),本实用新型称之为“静止”区间。
在使用过程中,当佩戴检测单元401对装置佩戴的检测结果为正确佩戴时(装置佩戴检测的方法流程参见前文图2的叙述),即监测单元402读取佩戴检测单元401输出的佩戴状态标识,当佩戴状态标识为TRUE时,信号采集模块42实时采集用户行为数据(包括人体姿态数据、气压高度数据和佩戴部位压力数据),并通过FIFO(FirstInFirstOut,先进先出)形式存储一段时间(如4秒)内的人体姿态数据(即三轴加速度数据)、气压高度数据和压力数据。监测单元402根据存储的三轴加速度数据,分析是否出现波动非常剧烈的一段数据(即是否出现“巨变”),如果发生“巨变”,则在发生“巨变”的区段设定阀值TH1。通过计算三轴加速度AX、AY、AZ的向量模获取三轴加速度幅值ACC,即有 判断ACC是否大于设定的阀值TH1,当三轴加速度幅值大于设定的阀值时,读取发生“巨变”前的一段时间内存储的代表人体躯干方向的三轴加速度数据AY、气压高度数据H1和压力数据(P11,P21,……,PN1)。根据采集的代表人体躯干方向的Y轴的加速度值AY,计算发生“巨变”前的Y轴的均值(n为“巨变”前的一段时间内采集的加速度数据的编号)。同时,记录发生“巨变”瞬间时段内(如前0.1s-后0.1s内)的加速度数据AX、AY、AZ,根据记录的加速度数据计算加速度变化量ACC_CHG,计算公式为: (n是在该瞬间时段内采集的加速度数据的编号)。设定阀值TH2如可以设置为2g,判断计算得到的“巨变”瞬间的加速度变化量ACC_CHG是否满足ACC_AHG>TH2,满足说明将进入巨变后的静止时间段,则记录“静止区间”内的三轴加速度数据AX、AY、AZ,气压高度值H2以及佩戴部位的压力值(P12,P22,……,PN2)。根据记录的数据计算该区间内的代表人体躯干方向的Y轴的加速度的均值和该区间内的三轴加速度变化之和 n为静止区间内采集的加速度数据的编号。设定装置离地面的高度阀值TH3,静止状态加速度阀值TH4和压力差阀值TH5,判断巨变前的气压高度值H1和静止区间内的气压高度值H2的高度差是否满足大于设定的阀值TH3,即是否满足H2-H1>TH3,静止区间内的加速度变化之和ACC_SUM是否小于设定的阀值TH4,即是否满足ACC_SUM<TH4,同时判断装置佩戴部位一周的压力情况,是否存在一侧的压力传感器的压力值大于设定的阀值TH5,即∑|Pi1-Pi2|>TH5。且判断巨变前的Y轴方向的加速度均值AY_1是否接近重力加速度g(说明用户是站立状态),静止区间Y轴方向的加速度均值AY_2是否接近0(用户是平躺状态)。其中,TH3可以根据人体信息数据设置为腰部到脚踝的高度如80cm,如果满足,则说明在巨变前和静止区间,人体的高度由直立变为弯曲或平躺状态;TH4是发生跌倒后的平静时期,这一时期加速度变化量非常小,可以设置为较小的值,如趋近于0.1g(g为重力加速度),如果满足,则说明在人体高度由高变低之后的一段时间内,人体处于静止状态,而正常的跌倒发生后,在脱离跌倒姿态前都会出现该情形;TH5根据人体跌倒时着地一侧的压力值与远离地面一侧的压力值的差进行设置,如果满足则说明人体在身高发生变化且进入静止状态后,有一侧着地。由此,可以判断当三个条件同时满足,即为人体发生了跌倒,则将人体跌倒状态标志如FALL_DOWN_FLAG设置为TRUE,同时向警报模块44发送求救信号(如字符“1”),从而启动警报,进入求救模式。警报模块44根据定位模块41提供的地理位置信息,生成包含地理位置信息和求救内容的求救信息通过无线通讯模块43发送到监护人的远程终端,进行通知,以获取救助。
该实施例提供的跌倒检测方式,需要同时检测气压高度数据的变化、加速度变化以及佩戴部位一周压力数据变化,能够比较全面的考虑用户的行为特征和数据,相对单一的加速度或角度变化的检测方式,本实用新型的检测准确率更高更有效,以便使用者在发生跌倒后能够第一时间发出求救请求,获得救助。并且,在检测到装置佩戴正确时,才进行跌倒检测,能进一步提高准确率和减低功耗。
此外,为了更好的理解监护装置进行人体瘫倒检测的实施方式,以下对监测单元402检测人体发生瘫倒的情况进行详细说明。
在具体使用中,用户开启设备电源,设备自动进行数据初始化操作,如将佩戴状态标识设置为初始值FALSE、将瘫倒状态标识设置为FALSE和通过无线通讯模块从终端设备获取使用人的基本信息(包括性别、年龄、身高、体重、病史等)等。之后,信号采集模块42开始实时采集用户佩戴信息,包括贴近人体一侧温度数据T1和暴露于空气一侧的温度数据T2、人体生物电信号、佩戴部位一周的压力数据(P1,P2,……,PN)及三轴加速度数据AX、AY、AZ。佩戴检测单元401根据实时采集的压力数据判断用户是否正在佩戴设备,当各个压力数据(P1,P2,……,PN)都在逐渐变大,则判断用户正在佩戴设备,则通过语音单元402播放佩戴方法,指导用户按步骤进行佩戴。同时,佩戴检测单元401通过实时采集的佩戴信息,判断装置是否正确佩戴,并在正确佩戴时,将佩戴状态标识设置为TRUE。其中,佩戴检测单元402检测装置是否佩戴正确的详细方法,参见前文图2的叙述。监测单元402读取佩戴状态标识进行判断,当佩戴状态标识为TRUE时,读取信号采集模块42采集的人体姿态行为数据和人体生物体特征数据进行分析处理,判断是否发生瘫倒状态,当检测到发生瘫倒时,设置瘫倒状态标识为TRUE,并通过人机交互模块45播放“您是否感到不舒服,没有请按下按钮”的语音提示,等待用户进行确认。如果用户按下按钮3,则说明发生了误判,将瘫倒状态标识设置为FALSE。此时,也可以将发生误判时的人体姿态行为数据和人体生物体特征数据存储到正例样本库,以作为下次判断的参考数据标准。如果用户在一段时间如5s内没有按下按钮3,则说明人体确实发生瘫倒,则向警报模块44发送求救信号。警报模块44根据求救信号,通过无线通讯模块发送救助信息至监护人的远程终端设备,救助信息包括定位模块提供的位置信息和发生瘫倒需要求救的信息。
其中,由于当发生瘫倒后,可能用户的身体由于本身姿态就比较稳固,所以不会发生“碰撞”之类的情况,但身体会进入“安静”期,即用户没有姿体动作,所以在进行瘫倒状态检测时,监测单元402读取信号采集模块42采集的人体姿态行为数据和人体生物体特征数据进行分析处理,判断是否发生瘫倒状态包括:首先根据存储的三轴加速度数据,计算一段时间内的三轴加速度变化之和 n为该时间内采集的加速度数据的编号。判断该一段时间内的加速度变化之和ACC_SUM是否小于设定的阀值TH4,即是否满足ACC_SUM<TH4。TH4是发生跌倒后的平静时期,这一时期加速度变化量非常小,可以设置为较小的值,如趋近于0.1g(g为重力加速度),如果满足,则说明在一段时间内,人体处于静止状态,即进入“安静”期,而正常的瘫倒发生后,都会出现该情形。当通过三轴加速度变化之和检测到人体进入“安静”期,则将身体状态标记设置为TRUE。监测单元402读取身体状态标记进行判断,当为TRUE时,读取信号采集模块42实时采集的人体生物体特征数据,判断用户当前的身体状态是否出现异常。具体包括,读取各传感器实时采集的湿度、心跳、血压和血氧饱和度数据,判断是否大于或小于设定的阀值,如通过心跳是否大于120,判断用户当前的心跳加快,通过判断湿度是否大于人体正常体表湿度,判断用户当前是否出现冒冷汗等。如果大于或小于设定的阀值,则说明用户的身体特征出现了异常。如果检测到用户的身体特征出现异常,则将瘫倒状态标识设置为TRUE,同时通过语音询问用户是否发生不舒服,并根据用户的响应进行相应处理(具体可参看前文叙述)。
由此,通过结合人体姿态行为数据和人体生物体特征数据,监测单元402就可以根据人体姿态行为数据和人体生物体特征数据检测人体瘫倒状态,从而在检测到人体发生瘫倒时,向警报模块44发送求救信号(如字符“T”),寻求及时救助。通过先检测装置佩戴信息,在装置佩戴正确的情况下,再进行瘫倒检测的方式,能够避免因佩戴不正确或没有佩戴而导致的误判。而且,通过人体姿态行为数据和人体生物体特征数据对人体瘫倒进行判断,符合人体瘫倒的生物行为特征,准确率更高。同时本实用新型的装置,还可以通过人机交互模块如按钮及语音提示与用户进行交互和询问,能够更进一步的保证监护的准确性和及时性,减少误判对用户带来的麻烦。
优选地,为了避免当检测错误时,发生误报带来的不良,更好的保障使用者的人身安全,本实用新型还可以包括一键式报警模块,如通过按钮3接收用户的信号输入,播放/暂停扬声器警报和发送求救/解除求救信息至远程终端。如用户短暂按一下按钮,则信号处理模块接收到用户的输入,向警报模块发送求救信号,警报模块播放扬声器和向监护人发送包含位置信息的求救信息给远程终端。如果用户长按按钮,则信号处理模块接收用户输入,向警报模块发送解除求救信号,警报模块则停止播放扬声器的语音求救和向监护人发送已经解除危险的信息。
以上所述的仅是本实用新型的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本实用新型创造构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本实用新型的保护范围。
Claims (10)
1.设备佩戴检测装置,包括信号采集模块和信号处理模块,其中,
所述信号采集模块用于采集佩戴信息,信号处理模块包括佩戴检测单元,
所述佩戴检测单元设置为根据所述佩戴信息进行分析处理,输出佩戴状态标识。
2.根据权利要求1所述的装置,其中,所述信号采集模块包括温度传感器、人体生物电传感器、压力传感器和三轴加速度传感器的其中之一或者两者以上的组合,所述佩戴信息包括根据所述温度传感器输出的贴近人体一侧的温度数据T1及暴露于空气中一侧的温度数据T2、根据所述人体生物电传感器输出的人体生物电信号、根据所述压力传感器输出的佩戴部位的压力数据和根据所述三轴加速度传感器输出的人体三个轴向上的加速度数据的其中之一或两者以上的组合。
3.根据权利要求2所述的装置,其中,所述信号采集模块和信号处理模块设置于腰带内,所述压力传感器呈矩阵式分布于腰带的带体上。
4.根据权利要求1至3任一项所述的装置,其中,所述信号处理模块还包括语音单元,所述佩戴检测单元根据所述佩戴信息向所述语音单元发送控制信号,所述语音单元根据所述控制信号语音播放佩戴指示。
5.具有佩戴检测功能的监护装置,包括警报模块、信号采集模块和信号处理模块,所述信号采集模块用于采集用户信息和佩戴信息,所述信号处理模块包括佩戴检测单元和监测单元,其中,
所述佩戴检测单元设置为根据所述佩戴信息进行分析处理,输出佩戴状态标识;
所述监测单元设置为读取所述佩戴状态标识,当所述佩戴状态标识为正确佩戴时,根据所述用户信息进行分析处理,以判断人体状态,当判断人体发生跌倒或瘫倒时输出第一信号至警报模块;
所述警报模块根据所述第一信号生成并输出警报信息。
6.根据权利要求5所述的监护装置,其特征在于,所述信号采集模块包括用于采集人体姿态行为数据的传感器,所述用户信息包括人体姿态行为数据,所述监测单元根据所述人体姿态行为数据判断人体跌倒状态,当判断人体发生跌倒时输出第一信号至所述警报模块;
所述用于采集人体姿态行为数据的传感器包括三轴加速度传感器、气压传感器和压力传感器。
7.根据权利要求5所述的监护装置,其特征在于,所述信号采集模块包括用于采集人体姿态行为数据的传感器和用于采集人体生物体特征的传感器,所述用户行为信息还包括人体姿态行为数据和人体生物体特征数据,所述监测单元根据所述人体生物体特征数据和人体姿态行为数据判断人体瘫倒状态,当判断人体发生瘫倒时,输出第一信号至所述警报模块;
所述用于采集人体姿态行为数据的传感器包括三轴加速度传感器;
所述用于采集人体生物体特征的传感器包括心率传感器、光电血压传感器、红外温度传感器、湿度传感器和血氧饱和度传感器的其中之一或两者以上的组合。
8.根据权利要求5至7任一项所述的监护装置,其特征在于,所信号采集模块还包括用于采集佩戴信息的传感器,所述用于采集佩戴信息的传感器包括温度传感器、人体生物电传感器、三轴加速度传感器和压力传感器的其中之一或两者以上的组合,所述佩戴信息包括贴近人体一侧的温度数据T1和暴露于空气一侧的温度数据T2、人体生物电信号、人体三轴加速度数据和佩戴部位的压力数据的其中之一或两者以上的组合。
9.根据权利要求5至7任一项所述的监护装置,其特征在于,所述装置还包括无线通讯模块和定位模块,所述定位模块采集所述监护装置的位置信息,所述警报模块通过所述无线通讯模块发送包含所述位置信息的警报信息至远程终端。
10.根据权利要求9所述的监护装置,其特征在于,所述装置还包括人机交互模块,所述人机交互模块包括设置在所述带扣上的警报按钮、设置于所述带扣上的触摸屏或/和设置于所述带扣中的生物信息识别器。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201520754971.5U CN205041401U (zh) | 2015-09-25 | 2015-09-25 | 设备佩戴检测装置及具有佩戴检测功能的监护装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201520754971.5U CN205041401U (zh) | 2015-09-25 | 2015-09-25 | 设备佩戴检测装置及具有佩戴检测功能的监护装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN205041401U true CN205041401U (zh) | 2016-02-24 |
Family
ID=55335029
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201520754971.5U Expired - Fee Related CN205041401U (zh) | 2015-09-25 | 2015-09-25 | 设备佩戴检测装置及具有佩戴检测功能的监护装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN205041401U (zh) |
Cited By (36)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105852809A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-08-17 | 联想(北京)有限公司 | 电子设备及信息处理方法 |
CN105913614A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-08-31 | 上海海漾软件技术有限公司 | 监测摔倒的方法、装置以及智能穿戴设备和摔倒报警系统 |
CN105962504A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-09-28 | 成都电科创品机器人科技有限公司 | 智能腰带及其使用方法 |
CN106580291A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-04-26 | 广东乐源数字技术有限公司 | 一种智能可穿戴设备佩戴调整的方法 |
CN106580292A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-04-26 | 广东乐源数字技术有限公司 | 一种智能手环传感器测量结果修正的方法 |
CN107007272A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-08-04 | 祁守岗 | 一种智能手环及其使用方法 |
WO2018014451A1 (zh) * | 2016-07-18 | 2018-01-25 | 广东乐源数字技术有限公司 | 一种手环离手判断的方法及系统 |
WO2018018502A1 (zh) * | 2016-07-28 | 2018-02-01 | 深圳市沃特沃德股份有限公司 | 判断动物穿戴设备佩戴与摘除的方法、装置和系统 |
CN107798225A (zh) * | 2016-09-02 | 2018-03-13 | 金佶科技股份有限公司 | 生物特征辨识系统及其唤醒方法 |
CN107854283A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-03-30 | 无锡智开医疗机器人有限公司 | 一种单关节助力康复装置 |
CN107961430A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-04-27 | 速眠创新科技(深圳)有限公司 | 睡眠诱导装置 |
US20180182227A1 (en) * | 2016-12-27 | 2018-06-28 | Pixart Imaging Inc. | Wearable device and associated detecting method |
CN108653898A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-10-16 | 广东小天才科技有限公司 | 一种用于安抚儿童的音乐播放方法及可穿戴设备 |
CN108697335A (zh) * | 2016-02-25 | 2018-10-23 | 三星电子株式会社 | 利用信号分析来检测活体组织的方法和设备 |
CN108720840A (zh) * | 2018-02-13 | 2018-11-02 | 安徽奇智科技有限公司 | 一种基于佩戴式设备检测健康数据的方法和系统 |
CN109199357A (zh) * | 2018-10-09 | 2019-01-15 | 广东小天才科技有限公司 | 基于可穿戴设备的求救方法、可穿戴设备及存储介质 |
CN109288185A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-02-01 | 南通星云智能科技有限公司 | 具有健康数据采集及脱戴检测功能的安全帽及其控制方法 |
CN109310319A (zh) * | 2016-06-12 | 2019-02-05 | 诺基亚技术有限公司 | 用于检测可穿戴设备与生物体的接触的方法和装置 |
CN109692392A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-04-30 | 华东交通大学 | 一种基于云平台的音乐治疗方法及系统 |
WO2019085432A1 (zh) * | 2017-10-30 | 2019-05-09 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种智能血压计测量血压的方法和智能血压计 |
CN109873653A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-06-11 | 安徽八爪智能科技有限公司 | 一种智能穿戴设备的佩戴检测系统 |
CN110150781A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-08-23 | 深圳来啊体育文化科技有限公司 | 一种头盔佩戴监测装置、在线监控头盔及安全监测系统 |
CN110390799A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-10-29 | 昆明理工大学 | 一种用于特定人群的异常状态监测定位报警系统 |
CN111053544A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-24 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种高处作业监护装置 |
CN111297529A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-19 | 深圳市丞辉威世智能科技有限公司 | 坐站辅助训练方法、设备、控制终端及可读存储介质 |
CN111297530A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-19 | 深圳市丞辉威世智能科技有限公司 | 肢体辅助训练方法、设备、控制终端及可读存储介质 |
CN111383419A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-07-07 | 扬州后潮科技有限公司 | 一种防走丢设备 |
CN112040801A (zh) * | 2018-04-26 | 2020-12-04 | 个人服务主动技术有限公司 | 气囊安全装置 |
CN112071022A (zh) * | 2019-05-25 | 2020-12-11 | 昆明医科大学 | 一种基于视觉传感和语音反馈的跌倒监测方法 |
CN112270505A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-01-26 | 深圳市艾利特医疗科技有限公司 | 物联网医疗器械状态监测系统、方法以及装置 |
CN112438726A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-03-05 | 深圳市卓翼科技股份有限公司 | 基于可穿戴设备的跌倒报警方法、可穿戴设备及存储介质 |
CN112914811A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-06-08 | 首都医科大学宣武医院 | 一种便于监测患者病情的新型颈托 |
CN113017582A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-06-25 | 上海跳与跳信息技术合伙企业(有限合伙) | 一种可穿戴设备 |
CN113892921A (zh) * | 2020-07-06 | 2022-01-07 | 黄庭怀 | 人体姿态监测方法及装置 |
CN113892920A (zh) * | 2020-07-06 | 2022-01-07 | 华为技术有限公司 | 可穿戴设备的佩戴检测方法、装置及电子设备 |
US11886244B2 (en) | 2017-05-04 | 2024-01-30 | Modjoul, Inc. | Wearable electronic belt device |
-
2015
- 2015-09-25 CN CN201520754971.5U patent/CN205041401U/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (46)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108697335A (zh) * | 2016-02-25 | 2018-10-23 | 三星电子株式会社 | 利用信号分析来检测活体组织的方法和设备 |
CN105852809B (zh) * | 2016-03-25 | 2021-10-22 | 联想(北京)有限公司 | 电子设备及信息处理方法 |
CN105852809A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-08-17 | 联想(北京)有限公司 | 电子设备及信息处理方法 |
CN105913614A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-08-31 | 上海海漾软件技术有限公司 | 监测摔倒的方法、装置以及智能穿戴设备和摔倒报警系统 |
US11559256B2 (en) | 2016-06-12 | 2023-01-24 | Nokia Technologies Oy | Method and apparatus for detecting wearable device's contact with living body |
CN109310319A (zh) * | 2016-06-12 | 2019-02-05 | 诺基亚技术有限公司 | 用于检测可穿戴设备与生物体的接触的方法和装置 |
CN105962504A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-09-28 | 成都电科创品机器人科技有限公司 | 智能腰带及其使用方法 |
WO2018014451A1 (zh) * | 2016-07-18 | 2018-01-25 | 广东乐源数字技术有限公司 | 一种手环离手判断的方法及系统 |
WO2018018502A1 (zh) * | 2016-07-28 | 2018-02-01 | 深圳市沃特沃德股份有限公司 | 判断动物穿戴设备佩戴与摘除的方法、装置和系统 |
CN107798225A (zh) * | 2016-09-02 | 2018-03-13 | 金佶科技股份有限公司 | 生物特征辨识系统及其唤醒方法 |
CN106580291A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-04-26 | 广东乐源数字技术有限公司 | 一种智能可穿戴设备佩戴调整的方法 |
WO2018113161A1 (zh) * | 2016-12-23 | 2018-06-28 | 广东乐源数字技术有限公司 | 一种智能手环传感器测量结果修正的方法 |
CN106580292A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-04-26 | 广东乐源数字技术有限公司 | 一种智能手环传感器测量结果修正的方法 |
US11011042B2 (en) * | 2016-12-27 | 2021-05-18 | Pixart Imaging Inc. | Wearable device and associated detecting method |
US20180182227A1 (en) * | 2016-12-27 | 2018-06-28 | Pixart Imaging Inc. | Wearable device and associated detecting method |
US11450195B2 (en) | 2016-12-27 | 2022-09-20 | Pixart Imaging Inc. | Wearable device and associated detecting method |
CN107007272A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-08-04 | 祁守岗 | 一种智能手环及其使用方法 |
US11886244B2 (en) | 2017-05-04 | 2024-01-30 | Modjoul, Inc. | Wearable electronic belt device |
WO2019085432A1 (zh) * | 2017-10-30 | 2019-05-09 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种智能血压计测量血压的方法和智能血压计 |
CN107854283A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-03-30 | 无锡智开医疗机器人有限公司 | 一种单关节助力康复装置 |
CN107961430B (zh) * | 2017-12-21 | 2024-06-07 | 速眠创新科技(深圳)有限公司 | 睡眠诱导装置 |
CN107961430A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-04-27 | 速眠创新科技(深圳)有限公司 | 睡眠诱导装置 |
CN108720840A (zh) * | 2018-02-13 | 2018-11-02 | 安徽奇智科技有限公司 | 一种基于佩戴式设备检测健康数据的方法和系统 |
CN108653898A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-10-16 | 广东小天才科技有限公司 | 一种用于安抚儿童的音乐播放方法及可穿戴设备 |
CN112040801A (zh) * | 2018-04-26 | 2020-12-04 | 个人服务主动技术有限公司 | 气囊安全装置 |
EP3784082B1 (fr) * | 2018-04-26 | 2024-01-17 | Service a la Personne Technologie Active Sarl | Dispositif de securite a airbag |
CN109199357A (zh) * | 2018-10-09 | 2019-01-15 | 广东小天才科技有限公司 | 基于可穿戴设备的求救方法、可穿戴设备及存储介质 |
CN110150781A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-08-23 | 深圳来啊体育文化科技有限公司 | 一种头盔佩戴监测装置、在线监控头盔及安全监测系统 |
CN109288185A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-02-01 | 南通星云智能科技有限公司 | 具有健康数据采集及脱戴检测功能的安全帽及其控制方法 |
CN109873653A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-06-11 | 安徽八爪智能科技有限公司 | 一种智能穿戴设备的佩戴检测系统 |
CN109692392A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-04-30 | 华东交通大学 | 一种基于云平台的音乐治疗方法及系统 |
CN112071022A (zh) * | 2019-05-25 | 2020-12-11 | 昆明医科大学 | 一种基于视觉传感和语音反馈的跌倒监测方法 |
CN110390799A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-10-29 | 昆明理工大学 | 一种用于特定人群的异常状态监测定位报警系统 |
CN111383419A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-07-07 | 扬州后潮科技有限公司 | 一种防走丢设备 |
CN111053544A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-24 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种高处作业监护装置 |
CN111297530A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-19 | 深圳市丞辉威世智能科技有限公司 | 肢体辅助训练方法、设备、控制终端及可读存储介质 |
CN111297529B (zh) * | 2020-01-20 | 2022-05-13 | 深圳市丞辉威世智能科技有限公司 | 坐站辅助训练方法、设备、控制终端及可读存储介质 |
CN111297530B (zh) * | 2020-01-20 | 2022-07-15 | 深圳市丞辉威世智能科技有限公司 | 肢体辅助训练方法、设备、控制终端及可读存储介质 |
CN111297529A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-19 | 深圳市丞辉威世智能科技有限公司 | 坐站辅助训练方法、设备、控制终端及可读存储介质 |
CN113892921A (zh) * | 2020-07-06 | 2022-01-07 | 黄庭怀 | 人体姿态监测方法及装置 |
CN113892920A (zh) * | 2020-07-06 | 2022-01-07 | 华为技术有限公司 | 可穿戴设备的佩戴检测方法、装置及电子设备 |
CN113892921B (zh) * | 2020-07-06 | 2024-05-14 | 黄庭怀 | 人体姿态监测方法及装置 |
CN112270505A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-01-26 | 深圳市艾利特医疗科技有限公司 | 物联网医疗器械状态监测系统、方法以及装置 |
CN112438726A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-03-05 | 深圳市卓翼科技股份有限公司 | 基于可穿戴设备的跌倒报警方法、可穿戴设备及存储介质 |
CN112914811A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-06-08 | 首都医科大学宣武医院 | 一种便于监测患者病情的新型颈托 |
CN113017582A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-06-25 | 上海跳与跳信息技术合伙企业(有限合伙) | 一种可穿戴设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN205041401U (zh) | 设备佩戴检测装置及具有佩戴检测功能的监护装置 | |
CN105342623B (zh) | 智能跌倒监护装置及其处理方法 | |
CN105118236A (zh) | 瘫倒监测和预防装置及其处理方法 | |
CN103810817B (zh) | 一种穿戴式人体瘫倒检测报警装置的检测报警方法 | |
Chen et al. | Wearable sensors for reliable fall detection | |
CN201691930U (zh) | 一种人体运动状态监测装置 | |
CN202648699U (zh) | 多功能居家监测与护理网络系统 | |
CN107765847A (zh) | 应用于养老行业的智能监护可穿戴设备及监护系统 | |
CN201829026U (zh) | 跌倒监测与报警系统 | |
Yi et al. | Wearable sensor data fusion for remote health assessment and fall detection | |
CN205050303U (zh) | 一种智能人体瘫倒监测装置 | |
CN102451008A (zh) | 全方位老年人健康和行动监护系统 | |
CN101950464A (zh) | 跌倒监测与报警的方法和系统 | |
CN106384481A (zh) | 一种带摔倒姿态判断的远程互联急救报警装置 | |
CN102512146A (zh) | 一种人体日常行为信息物联网采集系统 | |
CN203931101U (zh) | 一种穿戴式人体瘫倒检测报警装置 | |
CN106228015B (zh) | 一种基于物联网技术的智能医疗健康安全监护系统 | |
CN103729967B (zh) | 老人智能门看护系统及方法 | |
CN104821061A (zh) | 一种可穿戴跌倒预警系统及其使用方法 | |
CN205003738U (zh) | 自助式社区健康管理系统 | |
CN205103993U (zh) | 一种智能人体跌倒监护装置 | |
CN205656739U (zh) | 一种人体跌倒检测系统 | |
CN108028007A (zh) | 个人急救响应系统求助按钮的佩戴依从性 | |
CN103646503A (zh) | 一种看护系统 | |
CN206063138U (zh) | 自然状态夜间突发健康危急报警云监控系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20160224 Termination date: 20210925 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |