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基于躯感网的高精准跌倒监测识别及肢体运动防跌干预和防护机制成果登记公示信息

时间:2020-07-21  来源: 文本大小:【 |  | 】  【打印

成果名称:

基于躯感网的高精准跌倒监测识别及肢体运动防跌干预和防护机制

登记日期:

2020-07-14

完成单位:

中国科学院深圳先进技术研究院

完成人员:

赵国如,郑震,王永奉,刘官正,郭彦伟,梅占勇,王伟忠,徐军耀

研究起止日期:

2012-01-012014-12-31

主要应用行业:

信息传输、软件和信息技术服务业

高新技术领域:

电子信息

评价单位:

国家自然科学基金委员会

评价日期:

2015-04-24

成果简介:

人口老龄化对老龄健康和安全构成严重威胁,积极应对人口老龄化已上升为新时期的国家战略。跌倒是老人常见伤害事件,是老人失能的重要拐点,是伤残和致死的重要原因,如何确保穿戴式防跌预警设备既能长时间续航、又能对跌倒进行实时预警和实时自动防护等,是本领域面临的关键性、共性的技术难题。课题研究人员在国内率先提出了基于“易跌危险动作监测、精准跌倒实时预警和智能髋部防护、远程云监测报警”的一体化三重跌倒干预方案,突破了多项核心技术: 1、成果涉及的9轴传感器数据卡尔曼滤波算法、姿态解算技术以及危险动作预警算法等技术,用于自主研发的关节角运动动态测量系统中,利用该技术,可以在微型传感器节点中实时计算出对应关节的三个角度(横滚角、俯仰角、前倾角),其动态/静态噪声小、精度高,与医院合作开展运动关节损伤/运动障碍患者(包括中风,前叉断裂,骨折)等临床实验,给康复科医生/理疗师提供了一个量化的准确的动态关节角活动度测量方案,该方案避免了医生主观性评测造成的测量误差的影响,获得医生的好评,满足了运动医学科领域的关节活动康复评定等级的技术需求。 2、成果涉及的运动识别技术,已应用于自主研发的穿戴式跌倒预警/报警器中,设备内置了高精度的9轴惯性传感器,可以感知并采集人体运动过程中的基本运动参数(三轴加速度、三轴角速度、三轴磁力计),不同的人体运动(脑卒中走路,帕金森步态,特别是意外跌倒等)表现出不同的基本运动特征,设备内置的高速微处理器可实时的采集运动数据,并执行高精准的运动识别和跌倒识别算法,能够对老年人各种动作进行分类和识别,从而达到实时危险动作提醒和跌倒预警。 3、成果涉及的可动态优化功耗的监测模式转化机制、轻量化微机电气囊充气等技术,已应用于自主研发的髋部跌倒自动防护系统上,在医院试用获得骨科、康复科、护理部相关医生和护士好评。 4、成果涉及的物联网通信和室内外定位等技术,已应用于自主研发的智慧养老平台中“终端设备-云管理端-监护人”的人机交互,实现被监护人远程精准位置追踪以及危险事件的及时干预报警,形成一个互联网/物联网运动健康监测系统。

公示期和联系人

公示时间为2020720日,公示期为7个自然日(2020720日至2020727日)。如对项目有异议,请于公示期内将实名书面意见提交科研处,联系人,科研处吴伟钊(0755-86392064)。

 

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