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基于活动量分析的独居老人远程监护系统的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种针对独居老人的远程监护系统,通过无线传感器获取老人的日常活动信息。通过对一段时间内采集到的活动信息进行活动量的分析,建立老人的活动预测模型,在模型的基础上进行老人活动量异常的检测,实现对独居老人的远程监护。 相似文献
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现有的独居老人监护系统存在算法复杂度高、监护效率低、不能保护老人日常隐私等问题。为此,提出一种基于全方位视觉的独居老人监护系统。利用全方位视觉传感器(ODVS)获取老人的全景视频图像,设计运动历史/能量图像算法用于目标跟踪,根据ODVS的成像特点,采用与ODVS距离位置不同的人体模型实现姿态识别,建立家庭空间与环境要素之间的映射关联,以提高行为检测的鲁棒性和可靠性,并通过ODVS标定和人体对象跟踪获得老人的活动量信息。实验结果表明,该系统的鲁棒性和实时性较强,检测准确率较高,能满足独居老人监护的需要。 相似文献
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针对我国老龄化日趋严重及老人照护资源短缺的问题,文中设计了一种独居老人无束缚照护系统。克服现有基于穿戴式或摄像头的老人活动监测模式的不足,无需安装摄像头或佩戴任何设备,在保障老人安全的前提下实现老人居家活动轨迹的实时监测。通过ZigBee技术组建无线传感器网络监测独居老人居家设备使用情况,自动记录老人每天的活动轨迹。当老人出现异常情况时,系统为老人设置了紧急按钮,老人通过触发按钮,系统即可自动报警通知亲属和社区医疗机构进行救助;当老人失去意识时,系统通过比对数据库中收集的老人行为习惯,自动拨打报警电话给监护端。同时监测老人睡眠、用药情况、不良习惯并帮助其改善,有助于疾病的预防和慢病治疗,同时节约人工成本,缓解人口老龄化带来的问题。 相似文献
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为了准确判断独居老人跌倒并且及时救助,设计开发了一种云智能实时检测系统。该云智能检测系统有效地集成了新型MEMS传感器、通信以及控制等先进技术,实现准确判断、实时检测和及时救助功能。系统通过检测装置采集独居老人日常活动数据,通过支持向量机算法(SVM)对数据进行处理,输出特征数据并通过GPRS将数据上传至物联网云平台,同时将跌倒信息发送给监护人手机。并对各种跌倒状况进行各50次实验,其结果表明:跌倒判断的正确率为100%;并且通过手机APP或者物联网云平台监护人可以实时查看独居老人日常活动,同时能接收跌倒消息以便及时救助。该装置可以突破距离限制,远程实时有效监护独居老人。 相似文献
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随着生活节奏的加快,血压相关性疾病的发病率日渐增高,人们对健康的关注度也逐渐提高。目前,针对人们对健康监测系统通用性、易用性、高精度的基本特征需求,设计了一种新的网络化无创血压实时监测系统。该系统通过检测光电容积脉搏波(PPG)与心电图(ECG)信号,建立血管腔模型进行血压测量,降低测量过程的复杂度和不适感,并结合机器学习方法融合人体特征,进一步提高血压测量准确度。同时利用无线传输技术将测量结果发送至智能终端,且结合历史数据信息进行健康评估,为不同用户提供准确、有效的健康服务,对于血压相关性疾病的预防和治疗发挥重要的指导作用。此外,该系统对于中老年人群的实时健康监护,尤其是独居老人具有重要的研究意义。 相似文献
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针对养老院中对老人的监护需求,提出一种基于ZigBee无线通信技术的养老院健康监护方案,设计一个经济实用的低功耗ZigBee无线监测系统;系统各个节点以CC2530为核心,通过控制Pulse Sensor脉搏传感器、DS18B20体温传感器、XGZP6847血压传感器来采集老人的生命体征数据;数据通过监护中心进行监测与分析,如果超出健康范围,系统将进行语音提示并通知护工;实验表明该系统可以有效提高养老院的监护水平。 相似文献