JP2022037048A - モバイルデバイスを使用する転倒検出 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2017年9月29日に出願された米国特許仮出願第62/565,988号に対する優先権を主張する、2018年9月11日に出願された米国特許出願第16/128,464号に対する優先権を主張し、それぞれの内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
図1は、ユーザが転倒したかどうか、及び/又は支援を必要とし得るかどうかを判定するための例示的なシステム100を示す。システム100は、モバイルデバイス102、サーバコンピュータシステム104、通信デバイス106、及びネットワーク108を含む。
mag=max(abs(a(n))),
式中、magは、そのチャネルの加速度の大きさであり、a(n)は、そのチャネルの加速度信号300のn番目のサンプルであり、「max」は、加速度信号300のサンプル、nwindowのスライドウィンドウにわたって計算された最大値である。いくつかの場合では、nwindowは、0.2秒又は約0.2秒の時間間隔にわたるサンプル数に対応できる。例えば、加速度信号300のサンプリング周波数が800Hzである場合、nwindowは160とすることができる。実際には、nwindowに対して他の値も可能である。
mag=max(a(n))-min(a(n)),
式中、magは、そのチャネルの加速度の大きさであり、a(n)は、そのチャネルの加速度信号300のn番目のサンプルであり、「max」は、サンプルnwindowのスライドウィンドウにわたって計算された最大値であり、「min」は、加速度信号300のサンプル、nwindowのウィンドウにわたって計算された最小値である。上記のように、いくつかの場合では、nwindowは、0.2秒又は約0.2秒の時間間隔にわたるサンプル数に対応できるが、実際には、nwindowに対して他の値もまた可能である。
mag=sqrt(max(│x│)2+max(│y│)2+max(│z│)2).
p(fall│f1,f2,f3,...)=p(f1│fall)p(f2│fall)p(f3│fall)...p(fall)/p(f1,f2,f3,...)、
式中、f1,f2,f3,...は、加速度及び向き信号(例えば、衝撃の大きさ、ジャーク、第3のゼロ交差までの時間、衝撃前の活動、支持動作又は動揺動作の存在、及び/又はサンプル集団から判定された衝撃後特徴)から計算される特徴であり、p(fall)は、サンプル集団からの年齢、性別、及び/又は他の生体情報に基づいて判定できる、転倒の事前確率である。同様に、転倒していない衝撃の事後確率は、以下のように計算することができる。
(ADL│f1,f2,f3,...)=p(f1│ADL)p(f2│ADL)p(f3│ADL)...p(ADL)/p(f1,f2,f3,...)、
式中、ADLは日々の生活の活動を表し、これは、ユーザ転倒の任意のインスタンスを含まない。モバイルデバイス102は、比率p(fall│f1,f2,f3,...)/p(ADL│f1,f2,f3,...)が閾値よりも大きいときに、転倒が生じたと判定することができる。実際には、閾値は、実施形態に応じて変化し得る。
thr1≦k1*VM+k2*dVM<thr2
式中、VMは加速度信号の大きさであり、dVMは加速度信号の大きさの変化率であり、thr1及びthr2は調整可能な閾値である。
(thr1+δ≦k1*VM+k2*dVM<thr2-δ)及び(rot<thr3)
式中、VMは加速度信号の大きさであり、dVMは加速度信号の大きさの変化率であり、rotは(例えば、ジャイロスコープに基づいて判定される)回転速度であり、δは調整可能なオフセット値であり、thr1、thr2、及びthr3は調整可能な閾値である。
式中、x、y、及びzはそれぞれ、加速度信号のx、y、及びz成分であり、maxは、0.2秒のウィンドウで取られる。
jmag=max(sqrt(dx2+dy2+dz2))
式中、dx、dy、及びdzはそれぞれ、加速度信号のx、y、及びz成分の派生物であり、maxは、0.2秒のウィンドウで取られる。
例示的なプロセス
例示的なモバイルデバイス
Claims (60)
- モバイルデバイスが、ある期間にわたって動きセンサによって測定された動きを示す動きデータを取得することであって、前記センサがユーザによって装着されている、ことと、
前記モバイルデバイスが、前記動きデータに基づいて前記ユーザが経験した衝撃を判定することであって、前記衝撃が前記ある期間の第1の間隔中に生じる、ことと、
前記モバイルデバイスが、前記動きデータに基づいて前記ある期間の第2の間隔中に前記ユーザの1つ以上の第1の動作特性を判定することであって、前記第2の間隔が前記第1の間隔の前に生じる、ことと、
前記モバイルデバイスが、前記動きデータに基づいて前記ある期間の第3の間隔中に前記ユーザの1つ以上の第2の動作特性を判定することであって、前記第3の間隔が前記第1の間隔の後に生じる、ことと、
前記モバイルデバイスが、前記衝撃、前記ユーザの前記1つ以上の第1の動作特性、及び前記ユーザの前記1つ以上の第2の動作特性に基づいて、前記ユーザが転倒したと判定することと、
前記モバイルデバイスが、前記ユーザが転倒したと判定したことに応じて、前記ユーザが転倒したことを示す通知を生成することと、
を含む、方法。 - 前記1つ以上の第1の動作特性を判定することは、前記動きデータに基づいて、前記ユーザが前記第2の間隔中に歩いていたと判定することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ以上の第1の動作特性を判定することは、前記動きデータに基づいて、前記ユーザが前記第2の間隔中に階段を昇っていた又は降りていたと判定することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ以上の第1の動作特性を判定することは、前記動きデータに基づいて、前記ユーザが前記第2の間隔中に動揺動作又は支持動作に従って身体部分を動かしていたと判定することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ以上の第2の動作特性を判定することは、前記動きデータに基づいて、前記ユーザが前記第3の間隔中に歩いていたと判定することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ以上の第2の動作特性を判定することは、前記動きデータに基づいて、前記ユーザが前記第3の間隔中に立っていたと判定することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ以上の第2の動作特性を判定することは、前記動きデータに基づいて、前記ユーザの身体部分の向きが前記第3の間隔中にN回以上変化したと判定することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ユーザが転倒したと判定することは、
前記動きデータに基づいて、前記衝撃が第1の閾値よりも大きいと判定することと、
前記動きデータに基づいて、前記第3の間隔中に前記ユーザの動きが損なわれたと判定することと、を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記ユーザが転倒したと判定することは、
前記動きデータに基づいて、前記衝撃が、第1の閾値よりも小さく、かつ、第2の閾値よりも大きいと判定することと、
前記動きデータに基づいて、前記ユーザが、前記第2の間隔中に歩いていた、前記第2の間隔中に階段を昇っていた、又は前記第2の間隔中に階段を降りていた、のうちの少なくとも1つにあったと判定することと、
前記動きデータに基づいて、前記ユーザが、前記第2の間隔中に動揺動作又は支持動作に従って身体部分を動かしていたと判定することと、
前記動きデータに基づいて、前記第3の間隔中に前記ユーザの動きが損なわれたと判定することと、を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記通知を生成することは、前記モバイルデバイスの表示デバイス又は音声デバイスのうちの少なくとも1つの上に、前記ユーザが転倒したというインジケーションを提示することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記通知を生成することは、前記モバイルデバイスから遠隔の通信デバイスにデータを送信することを含み、前記データは、前記ユーザが転倒したというインジケーションを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ユーザが転倒したと判定することは、
1つ以上のサンプリングされた衝撃、1つ以上のサンプリングされた第1の動作特性、及び1つ以上のサンプリングされた第2の動作特性に基づいて、統計モデルを生成することを含み、
前記1つ以上のサンプリングされた衝撃、前記1つ以上のサンプリングされた第1の動作特性、及び前記1つ以上のサンプリングされた第2の動作特性は、サンプル動きデータに基づいて判定され、前記サンプル動きデータは、1つ以上の追加の期間にわたって1つ以上の追加の動きセンサによって測定された動きを示し、各追加の動きセンサは、それぞれの追加のユーザによって装着されている、請求項1に記載の方法。 - 前記統計モデルは、ベイズ統計モデルである、請求項12に記載の方法。
- 前記1つ以上のサンプリングされた第1の動作特性は、前記サンプル動きデータに関する特定の追加のユーザによって実行されている活動の種類のインジケーションを含む、請求項12に記載の方法。
- 前記1つ以上のサンプリングされた第1の動作特性は、前記サンプル動きデータに関する特定の追加のユーザの活動レベルのインジケーションを含む、請求項12に記載の方法。
- 前記1つ以上のサンプリングされた第1の動作特性は、前記サンプル動きデータに関する特定の追加のユーザの歩行速度のインジケーションを含む、請求項12に記載の方法。
- 前記方法は、前記モバイルデバイスのコプロセッサによって実行され、
前記コプロセッサは、1つ以上の動きセンサから取得された動きデータを受信し、前記動きデータを処理し、前記処理された動きデータを前記モバイルデバイスの1つ以上のプロセッサに提供するように構成されている、請求項1に記載の方法。 - 前記モバイルデバイスは、前記動きセンサを備える、請求項1に記載の方法。
- 前記モバイルデバイスは、前記動きセンサによって前記動きを測定している間、前記ユーザの腕又は手首上に装着されている、請求項18に記載の方法。
- 前記モバイルデバイスは、ウェアラブルモバイルデバイスである、請求項18に記載の方法。
- モバイルデバイスが、ある期間にわたって加速度計によって測定された加速度を示す第1の信号、及び前記ある期間にわたって向きセンサによって測定された向きを示す第2の信号を取得することであって、前記加速度計及び前記向きセンサがユーザに物理的に結合されている、ことと、
前記モバイルデバイスが、前記ある期間中に前記ユーザが経験した回転量を示す回転データを判定することと、
前記モバイルデバイスが、前記回転データに基づいて前記ユーザが転んだと判定することと、
前記モバイルデバイスが、前記ユーザが転んだと判定したことに応じて、前記ユーザが転んだことを示す通知を生成することと、を含む、方法。 - 前記回転データは、前記ある期間中に前記ユーザが経験した回転速度を示す第3の信号を含む、請求項21に記載の方法。
- 前記回転データは、前記ある期間中の前記ユーザによる基準座標系における前記回転の1つ以上の回転軸のインジケーションを示す、請求項22に記載の方法。
- 前記回転データは、前記ある期間中の前記ユーザによる前記回転の平均回転軸のインジケーションを含む、請求項23に記載の方法。
- 前記ユーザが転んだと判定することは、
前記ある期間中の前記ユーザによる前記回転の前記1つ以上の回転軸と、前記ある期間中の前記ユーザによる前記回転の前記平均回転軸との間の変動を判定することを含む、請求項24に記載の方法。 - 前記ユーザが転んだと判定することは、
前記変動が第1の閾値よりも小さいと判定することと、
前記変動が前記第1の閾値よりも小さいと判定したことに応じて、前記第3の信号に基づいて前記ある期間中の前記ユーザの角変位に対応する第4の信号を判定することと、を含む、請求項25に記載の方法。 - 前記第4の信号を判定することは、前記ある期間に対して前記第3の信号を積分することを含む、請求項26に記載の方法。
- 前記ユーザが転んだと判定することは、
前記ある期間中の前記ユーザの前記角変位が、第2の閾値よりも大きいと判定することと、
前記ある期間中の前記ユーザによる前記回転の前記1つ以上の回転軸のうちの少なくとも1つが、第3の閾値よりも大きいと判定することと、
前記ある期間中に前記ユーザが経験した前記角変位が前記第2の閾値よりも大きいと判定したこと、及び前記ある期間中の前記ユーザによる前記回転の前記1つ以上の回転軸のうちの少なくとも1つが、前記第3の閾値よりも大きいと判定したことに応じて、前記ユーザが転んだと判定することと、を含む、請求項26に記載の方法。 - 前記通知を生成することは、前記モバイルデバイスの表示デバイス又は音声デバイスのうちの少なくとも1つの上に、前記ユーザが転んだというインジケーションを提示することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記通知を生成することは、前記モバイルデバイスから遠隔の通信デバイスにデータを送信することを含み、前記データは前記ユーザが転んだというインジケーションを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記方法は、前記モバイルデバイスのコプロセッサによって実行され、
前記コプロセッサは、1つ以上のセンサから取得された動きデータを受信し、前記動きデータを処理し、前記処理された動きデータを前記モバイルデバイスの1つ以上のプロセッサに提供するように構成されている、請求項21に記載の方法。 - モバイルデバイスが、第1の期間にわたって1つ以上の動きセンサによって測定された動きを示す動きデータを取得することであって、前記1つ以上の動きセンサがユーザによって装着されている、ことと、
前記モバイルデバイスが、前記動きデータに基づいて前記ユーザが転倒したと判定することと、
前記モバイルデバイスが、前記ユーザが転倒したと判定したことに応じて、前記ユーザが転倒したことを示す1つ以上の通知を生成することと、を含む、方法。 - 前記1つ以上の通知を生成することは、
前記ユーザが転倒したことを示す第1の通知を前記ユーザに提示することと、を含む、請求項32に記載の方法。 - 前記第1の通知は、視覚メッセージ、音声メッセージ、又は触覚メッセージのうちの少なくとも1つを含む、請求項33に記載の方法。
- 前記1つ以上の通知を生成することは、
前記モバイルデバイスが、前記第1の通知に応じて前記ユーザからの入力を受信することであって、前記入力が前記ユーザによる支援要求を示す、ことと、
前記入力を受信したことに応じて、前記モバイルデバイスから遠隔の通信デバイスへの前記支援要求を示す第2の通知を送信することと、を含む、請求項33に記載の方法。 - 前記通信デバイスは、緊急応答システムである、請求項35に記載の方法。
- 前記第2の通知は、前記モバイルデバイスの位置を示す、請求項35に記載の方法。
- 前記1つ以上の通知を生成することは、
前記モバイルデバイスが、前記ユーザが転倒した後の第2の期間中の前記ユーザによる動きの不在を判定することと、
前記第2の期間中の前記ユーザによる前記動きの不在を判定したことに応じて、前記モバイルデバイスから遠隔の通信デバイスへの支援要求を示す第2の通知を送信することと、を含む、請求項33に記載の方法。 - 前記1つ以上の通知を生成することは、
前記モバイルデバイスが、前記ユーザが転倒した後の第2の期間中に前記ユーザが動いたと判定することと、
前記第2の期間中に前記ユーザが動いたと判定したことに応じて、前記モバイルデバイスから遠隔の通信デバイスへの支援要求を示す第2の通知を送信することを控えることと、を含む、請求項33に記載の方法。 - 前記1つ以上の通知は、ステートマシンに従って生成される、請求項32に記載の方法。
- 前記1つ以上の動きセンサは、加速度計又はジャイロスコープのうちの少なくとも1つを備える、請求項32に記載の方法。
- 前記モバイルデバイスは、ウェアラブルモバイルデバイスである、請求項32に記載の方法。
- 前記ユーザが転倒したと判定することは、前記動きデータに基づいて前記ユーザが衝撃を経験したと判定することを含む、請求項32に記載の方法。
- 前記ユーザが転倒したと判定することは、前記第1の期間中の前記ユーザの挙動を判定することを含む、請求項32に記載の方法。
- モバイルデバイスが、ある期間にわたって複数のセンサによって生成されたサンプルデータを取得することであって、前記複数のセンサがユーザによって装着されており、
前記サンプルデータが、前記複数のセンサのうちの1つ以上の動きセンサから取得された前記ユーザの動きを示す動きデータと、
前記複数のセンサのうちの1つ以上の位置センサから取得された前記モバイルデバイスの位置を示す位置データ、
前記複数のセンサのうちの1つ以上の高度センサから取得された前記モバイルデバイスの高度を示す高度データ、又は
前記複数のセンサのうちの1つ以上の心拍数センサから取得された前記ユーザの心拍数を示す心拍数データのうちの少なくとも1つと、を含む、ことと、
前記モバイルデバイスが、前記サンプルデータに基づいて前記ユーザが転倒したと判定することと、
前記モバイルデバイスが、前記ユーザが転倒したと判定したことに応じて、前記ユーザが転倒したことを示す1つ以上の通知を生成することと、を含む、方法。 - 前記1つ以上の動きセンサは、加速度計又はジャイロスコープのうちの少なくとも1つを備える、請求項45に記載の方法。
- 前記動きデータを取得することは、
前記ある期間中の第1の時間間隔中に前記加速度計を使用して加速度データを取得することであって、前記ジャイロスコープが前記第1の時間間隔中に無効化されている、ことと、
前記第1の時間間隔中に取得された前記加速度データに基づいて、前記第1の時間間隔中にユーザの動作が閾値レベルを超えたと判定することと、
前記第1の時間間隔中に前記ユーザの前記動作が前記閾値レベルを超えたと判定したことに応じて、前記第1の時間間隔後の第2の時間間隔中に、前記加速度計を使用して加速度データを取得し、前記ジャイロスコープを使用してジャイロスコープデータを取得することと、を含む、請求項46に記載の方法。 - 前記1つ以上の高度センサは、高度計又は気圧計のうちの少なくとも1つを備える、請求項45に記載の方法。
- 前記1つ以上の位置センサは、無線送受信機又はグローバル航法衛星システム受信機のうちの少なくとも1つを備える、請求項45に記載の方法。
- 前記ユーザが転倒したと判定することは、
前記動きデータに基づいて、前記ある期間中の前記モバイルデバイスの向きの変化を判定することと、
前記向きの変化に基づいて、前記ユーザが転倒したと判定することと、を含む、請求項45に記載の方法。 - 前記ユーザが転倒したと判定することは、
前記動きデータに基づいて、前記ある期間中に前記ユーザが経験した衝撃を判定することと、
前記衝撃に基づいて、前記ユーザが転倒したと判定することと、を含む、請求項45に記載の方法。 - 前記ユーザが転倒したと判定することは、
前記高度データに基づいて、前記ある期間中の前記モバイルデバイスの高度の変化を判定することと、
前記高度の変化に基づいて、前記ユーザが転倒したと判定することと、を含む、請求項45に記載の方法。 - 前記ユーザが転倒したと判定することは、
前記心拍数データに基づいて、前記ある期間中の前記ユーザの心拍数の変化を判定することと、
前記心拍数の変化に基づいて、前記ユーザが転倒したと判定することと、を含む、請求項45に記載の方法。 - 前記ある期間中の前記ユーザの前記心拍数の変化を判定することは、前記ある期間中の前記ユーザの前記心拍数の減衰率を判定することを含む、請求項53に記載の方法。
- 前記ユーザが転倒したと判定することは、
前記位置データに基づいて、前記モバイルデバイスの前記位置における環境条件を判定することと、
前記環境条件に基づいて、前記ユーザが転倒したと判定することと、を含む、請求項45に記載の方法。 - 前記環境条件は天候である、請求項55に記載の方法。
- 前記モバイルデバイスは、前記動きデータ、前記位置データ、前記高度データ、及び前記心拍数データに基づいて、前記ユーザが転倒したと判定する、請求項45に記載の方法。
- 前記モバイルデバイスは、ウェアラブルモバイルデバイスである、請求項45に記載の方法。
- 前記1つ以上の通知を生成することは、前記モバイルデバイスから遠隔の通信デバイスに通知を送信することを含む、請求項45に記載の方法。
- 前記通信デバイスは、緊急応答システムである、請求項59に記載の方法。
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US11751813B2 (en) | 2019-03-11 | 2023-09-12 | Celloscope Ltd. | System, method and computer program product for detecting a mobile phone user's risky medical condition |
US20200365266A1 (en) * | 2019-03-13 | 2020-11-19 | Duke University | Systems and methods for providing posture feedback and health data based on motion data, position data, and biometric data of a subject |
WO2020206155A1 (en) * | 2019-04-03 | 2020-10-08 | Starkey Laboratories, Inc. | Monitoring system and method of using same |
WO2020236091A2 (en) * | 2019-05-17 | 2020-11-26 | National Science And Technology Development Agency | Method for detecting falls by using relative barometric pressure signals |
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 |
WO2021032556A1 (en) * | 2019-08-20 | 2021-02-25 | Koninklijke Philips N.V. | System and method of detecting falls of a subject using a wearable sensor |
US11717186B2 (en) | 2019-08-27 | 2023-08-08 | Medtronic, Inc. | Body stability measurement |
CN112447023A (zh) * | 2019-08-29 | 2021-03-05 | 奇酷互联网络科技(深圳)有限公司 | 异常状况的提醒方法、装置以及存储装置 |
KR20210059411A (ko) * | 2019-11-15 | 2021-05-25 | 한국전자기술연구원 | 하이브리드 기반 이상 행위 인지 시스템 및 그 방법 |
JP7406370B2 (ja) | 2019-12-27 | 2023-12-27 | セコム株式会社 | 転倒検知端末及びプログラム |
KR20210136722A (ko) * | 2020-05-08 | 2021-11-17 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치의 낙상 이벤트 타입 판단 방법 및 그 전자 장치 |
CN113936420B (zh) * | 2020-07-14 | 2023-06-16 | 苹果公司 | 使用移动设备检测跌倒 |
CN113936421A (zh) * | 2020-07-14 | 2022-01-14 | 苹果公司 | 使用移动设备检测跌倒 |
US11602313B2 (en) | 2020-07-28 | 2023-03-14 | Medtronic, Inc. | Determining a fall risk responsive to detecting body position movements |
KR20220016715A (ko) * | 2020-08-03 | 2022-02-10 | 삼성전자주식회사 | 위험 정보를 감지하는 전자 장치 및 방법 |
WO2022053377A1 (en) * | 2020-09-08 | 2022-03-17 | Koninklijke Philips N.V. | Methods and systems for accurate nocturnal movement classification |
CN112233374B (zh) * | 2020-09-21 | 2022-06-21 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种跌倒检测方法、系统、终端以及存储介质 |
US11068328B1 (en) * | 2020-10-12 | 2021-07-20 | Dell Products L.P. | Controlling operation of microservices utilizing association rules determined from microservices runtime call pattern data |
US11961419B2 (en) | 2021-06-02 | 2024-04-16 | International Business Machines Corporation | Event detection and prediction |
CN113280814B (zh) * | 2021-06-11 | 2023-04-25 | 山东京博控股集团有限公司 | 一种园区作业人员的安全监测方法及设备 |
GB2608449A (en) * | 2021-07-02 | 2023-01-04 | Epowar Ltd | Personal safety device and method |
WO2023069781A1 (en) * | 2021-10-24 | 2023-04-27 | Simmons Chia Lin | System and method for fall detection using multiple sensors, including barometric or atmospheric pressure sensors |
WO2023129254A1 (en) * | 2021-12-30 | 2023-07-06 | Google Llc | Fall risk assessment for a user |
CN114469076B (zh) * | 2022-01-24 | 2024-04-19 | 南京邮电大学 | 一种融合身份特征的独居老人跌倒识别方法及系统 |
FR3137828A1 (fr) * | 2022-07-15 | 2024-01-19 | Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives | Procédé et dispositif de détection de chute par capture inertielle |
CN115024717B (zh) * | 2022-08-09 | 2022-10-25 | 广东百年医疗健康科技发展有限公司 | 一种跌倒检测方法、装置、设备及存储介质 |
GB2622020A (en) * | 2022-08-30 | 2024-03-06 | Carewhere Ltd | Body mounted tracker |
JP7340297B1 (ja) * | 2022-11-29 | 2023-09-07 | ロステーカ株式会社 | 情報処理端末装置および情報処理システム |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007507320A (ja) * | 2003-10-07 | 2007-03-29 | メドトロニック・インコーポレーテッド | 期外収縮刺激(ess)治療に対する反応の最適化及び評価のための方法及び装置 |
US8206325B1 (en) * | 2007-10-12 | 2012-06-26 | Biosensics, L.L.C. | Ambulatory system for measuring and monitoring physical activity and risk of falling and for automatic fall detection |
US8909497B1 (en) * | 2010-04-06 | 2014-12-09 | Keynetik, Inc. | System and method for fall detection |
US20140375461A1 (en) * | 2008-06-27 | 2014-12-25 | Neal T. RICHARDSON | Autonomous Fall Monitor |
US20160113551A1 (en) * | 2013-06-06 | 2016-04-28 | Koninklijke Philips N.V. | Fall detection system and method |
JP2016512777A (ja) * | 2013-03-22 | 2016-05-09 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 転倒を検出する方法及び転倒検出器 |
Family Cites Families (58)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US1014729A (en) | 1908-03-02 | 1912-01-16 | John Strother Thurman | Vacuum-controller for pneumatic cleaning apparatus. |
US1022620A (en) | 1910-11-14 | 1912-04-09 | Erick Lundquist | Radiator. |
US1069201A (en) | 1912-04-17 | 1913-08-05 | Edward M Stephens | Fusible link. |
US7733224B2 (en) * | 2006-06-30 | 2010-06-08 | Bao Tran | Mesh network personal emergency response appliance |
US8217795B2 (en) | 2006-12-05 | 2012-07-10 | John Carlton-Foss | Method and system for fall detection |
US9179864B2 (en) | 2007-08-15 | 2015-11-10 | Integrity Tracking, Llc | Wearable health monitoring device and methods for fall detection |
US9149108B2 (en) * | 2011-02-24 | 2015-10-06 | SureTint Technologies, LLC | System and method for batch sizing hair dye mixtures |
ATE517351T1 (de) * | 2008-05-13 | 2011-08-15 | Koninkl Philips Electronics Nv | Falldetektionssystem |
US8773269B2 (en) | 2008-06-27 | 2014-07-08 | Neal T. RICHARDSON | Autonomous fall monitor |
JP5587328B2 (ja) | 2008-10-16 | 2014-09-10 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 転倒検出システム |
WO2010150260A1 (en) * | 2009-06-24 | 2010-12-29 | The Medical Research, Infrastructure, And Health Services Fund Of The Tel Aviv Medical Center | Automated near-fall detector |
KR101320545B1 (ko) | 2009-12-21 | 2013-10-28 | 한국전자통신연구원 | 맥파측정 및 낙상감지 장치 및 방법 |
US20130143519A1 (en) * | 2010-07-29 | 2013-06-06 | J&M I.P. Holding Company, Llc | Fall-Responsive Emergency Device, System, and Method |
CA2773507C (en) | 2011-04-04 | 2020-10-13 | Mark Andrew Hanson | Fall detection and reporting technology |
US9427177B2 (en) | 2011-04-11 | 2016-08-30 | Fidelity Investment Corporation | Fall detection methods and devices |
CN103503041B (zh) | 2011-04-29 | 2016-05-18 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于跌倒检测器或跌倒检测系统中的装置及其操作方法 |
US9402568B2 (en) * | 2011-08-29 | 2016-08-02 | Verizon Telematics Inc. | Method and system for detecting a fall based on comparing data to criteria derived from multiple fall data sets |
US9342108B2 (en) | 2011-09-16 | 2016-05-17 | Apple Inc. | Protecting an electronic device |
US8614630B2 (en) * | 2011-11-14 | 2013-12-24 | Vital Connect, Inc. | Fall detection using sensor fusion |
CN103593944B (zh) | 2012-08-16 | 2016-01-27 | 天行动力科技有限公司 | 意外监测及报警系统 |
CN102903207B (zh) | 2012-10-31 | 2014-12-17 | 陈志平 | 基于加速度检测的呼叫报警方法、系统及呼叫报警设备 |
CN105493163B (zh) | 2013-08-26 | 2019-08-06 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于检测跌倒的方法和跌倒检测系统 |
JP6923319B2 (ja) * | 2013-09-11 | 2021-08-18 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 転倒検出システム、方法及びコンピュータプログラム |
US20180160943A1 (en) | 2013-12-10 | 2018-06-14 | 4Iiii Innovations Inc. | Signature based monitoring systems and methods |
US9293023B2 (en) * | 2014-03-18 | 2016-03-22 | Jack Ke Zhang | Techniques for emergency detection and emergency alert messaging |
US9818282B2 (en) * | 2014-09-12 | 2017-11-14 | Plantronics, Inc. | Wearable sends message on fall when worn |
AU2015338967A1 (en) | 2014-10-31 | 2017-05-11 | Irhythm Technologies, Inc. | Wireless physiological monitoring device and systems |
CN104504855B (zh) | 2015-01-13 | 2017-11-24 | 广东乐源数字技术有限公司 | 一种智能腰带及智能跌倒应急预警系统 |
US10485452B2 (en) | 2015-02-25 | 2019-11-26 | Leonardo Y. Orellano | Fall detection systems and methods |
JP2018515863A (ja) * | 2015-03-05 | 2018-06-14 | アサノ、シンタロウ | 転倒検出器および警報システム |
JP6464002B2 (ja) * | 2015-03-19 | 2019-02-06 | セコム株式会社 | 転倒検知端末およびプログラム |
JP6563662B2 (ja) | 2015-03-19 | 2019-08-21 | セコム株式会社 | 転倒検知端末およびプログラム |
CN113367671A (zh) * | 2015-08-31 | 2021-09-10 | 梅西莫股份有限公司 | 无线式病人监护系统和方法 |
US9959733B2 (en) * | 2015-09-01 | 2018-05-01 | Cassia Network Inc. | Devices, systems, and methods for detecting falls |
US9922524B2 (en) * | 2015-10-30 | 2018-03-20 | Blue Willow Systems, Inc. | Methods for detecting and handling fall and perimeter breach events for residents of an assisted living facility |
US9640057B1 (en) * | 2015-11-23 | 2017-05-02 | MedHab, LLC | Personal fall detection system and method |
CN105448040A (zh) | 2015-12-23 | 2016-03-30 | 深圳市嘉兰图设计股份有限公司 | 具有预报警功能的跌倒报警系统 |
US10147296B2 (en) * | 2016-01-12 | 2018-12-04 | Fallcall Solutions, Llc | System for detecting falls and discriminating the severity of falls |
US10692011B2 (en) | 2016-01-21 | 2020-06-23 | Verily Life Sciences Llc | Adaptive model-based system to automatically quantify fall risk |
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 |
CN106037749A (zh) * | 2016-05-18 | 2016-10-26 | 武汉大学 | 一种基于智能手机和可穿戴式设备的老年人跌倒监测方法 |
US10226204B2 (en) * | 2016-06-17 | 2019-03-12 | Philips North America Llc | Method for detecting and responding to falls by residents within a facility |
TWM537280U (zh) | 2016-07-06 | 2017-02-21 | Idesyn Semiconductor Corp | 分析跌倒嚴重程度的跌倒偵測系統及其穿戴式裝置 |
US10506990B2 (en) * | 2016-09-09 | 2019-12-17 | Qualcomm Incorporated | Devices and methods for fall detection based on phase segmentation |
CN106530611A (zh) | 2016-09-28 | 2017-03-22 | 北京奇虎科技有限公司 | 终端及检测人体跌倒的方法和装置 |
US20180247713A1 (en) | 2017-02-28 | 2018-08-30 | Steven I Rothman | Intelligent Wearable Sensors for Adaptive Health Score Analytics |
CN107123239A (zh) | 2017-05-10 | 2017-09-01 | 杭州伯仲信息科技有限公司 | 一种智能鞋跌倒检测系统及方法 |
US20190099114A1 (en) | 2017-09-29 | 2019-04-04 | Sensogram Technologies, Inc. | Fall sensing and medical alert systems |
US11527140B2 (en) | 2017-09-29 | 2022-12-13 | Apple Inc. | Detecting falls using a mobile device |
US10950112B2 (en) | 2017-09-29 | 2021-03-16 | Koninklijke Philips N.V. | Wrist fall detector based on arm direction |
US11282363B2 (en) | 2017-09-29 | 2022-03-22 | Apple Inc. | Detecting falls using a mobile device |
US11282361B2 (en) | 2017-09-29 | 2022-03-22 | Apple Inc. | Detecting falls using a mobile device |
US11282362B2 (en) | 2017-09-29 | 2022-03-22 | Apple Inc. | Detecting falls using a mobile device |
US10629048B2 (en) | 2017-09-29 | 2020-04-21 | Apple Inc. | Detecting falls using a mobile device |
US10827951B2 (en) | 2018-04-19 | 2020-11-10 | Careview Communications, Inc. | Fall detection using sensors in a smart monitoring safety system |
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 |
US11179064B2 (en) | 2018-12-30 | 2021-11-23 | Altum View Systems Inc. | Method and system for privacy-preserving fall detection |
US20230112071A1 (en) | 2021-06-04 | 2023-04-13 | Apple Inc. | Assessing fall risk of mobile device user |
-
2018
- 2018-09-11 US US16/128,464 patent/US10629048B2/en active Active
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-
2020
- 2020-04-17 US US16/852,370 patent/US11276290B2/en active Active
-
2021
- 2021-10-12 US US17/499,770 patent/US11842615B2/en active Active
- 2021-12-06 JP JP2021197513A patent/JP7261284B2/ja active Active
-
2023
- 2023-12-11 US US18/536,041 patent/US20240127683A1/en active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007507320A (ja) * | 2003-10-07 | 2007-03-29 | メドトロニック・インコーポレーテッド | 期外収縮刺激(ess)治療に対する反応の最適化及び評価のための方法及び装置 |
US8206325B1 (en) * | 2007-10-12 | 2012-06-26 | Biosensics, L.L.C. | Ambulatory system for measuring and monitoring physical activity and risk of falling and for automatic fall detection |
US20140375461A1 (en) * | 2008-06-27 | 2014-12-25 | Neal T. RICHARDSON | Autonomous Fall Monitor |
US8909497B1 (en) * | 2010-04-06 | 2014-12-09 | Keynetik, Inc. | System and method for fall detection |
JP2016512777A (ja) * | 2013-03-22 | 2016-05-09 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 転倒を検出する方法及び転倒検出器 |
US20160113551A1 (en) * | 2013-06-06 | 2016-04-28 | Koninklijke Philips N.V. | Fall detection system and method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111132603B (zh) | 2023-10-10 |
US20220036714A1 (en) | 2022-02-03 |
CN111132603A (zh) | 2020-05-08 |
EP3777662A1 (en) | 2021-02-17 |
KR20220104264A (ko) | 2022-07-26 |
CN117116003A (zh) | 2023-11-24 |
US11276290B2 (en) | 2022-03-15 |
EP3777663A1 (en) | 2021-02-17 |
JP2020531110A (ja) | 2020-11-05 |
US20190103007A1 (en) | 2019-04-04 |
US11842615B2 (en) | 2023-12-12 |
US10629048B2 (en) | 2020-04-21 |
WO2019067424A1 (en) | 2019-04-04 |
EP3788952A1 (en) | 2021-03-10 |
KR20200033934A (ko) | 2020-03-30 |
US20240127683A1 (en) | 2024-04-18 |
EP3658010A1 (en) | 2020-06-03 |
JP6990763B2 (ja) | 2022-01-12 |
US20200250954A1 (en) | 2020-08-06 |
KR102419586B1 (ko) | 2022-07-12 |
JP7261284B2 (ja) | 2023-04-19 |
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---|---|---|
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Weng et al. | Fall detection based on tilt angle and acceleration variations | |
Wang et al. | A wearable action recognition system based on acceleration and attitude angles using real-time detection algorithm |
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