資料介紹
描述
ElderHelper 是一個正在進行的項目,旨在滿足生活需求和市場空白。老年人比年輕人更容易跌倒,而且與年輕人相比,老年人跌倒所造成的創傷對他們的健康造成的傷害要嚴重得多。
大多數跌倒發生在他們的家中,造成嚴重傷害。
如今,許多老年人獨自生活或白天部分時間獨自一人,無人照料。
使用可穿戴設備檢測跌倒并通知求助是一種理想的解決方案,這不僅關系到老年人的健康,也關系到他們的家庭安寧和公共衛生系統的經濟。
市場上有幾家商家提供產品或平臺來解決這個問題,其中一些使用可穿戴設備來監測老人,但沒有一家能夠接近 100% 準確地檢測到老人跌倒的情況。
當前的項目將使用傳感器來監控老年人的動作,并使用人工智能算法來區分跌倒和其他動作。
我們使用 AVNET SmartEdge Agile Brainium 設備來實現這一點。
該設備使用 AI 平臺 (Brainium) 輕松訓練運動檢測并在發生此運動時通知移動設備。
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怎么做
將設備放在手邊,轉到 Brainium 門戶并...
- 創建新網關(在您的移動設備或 Raspberry PI 上安裝網關應用程序)
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- 添加新設備并關聯到網關
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- 創建新項目
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- 將設備分配給項目
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- 創建新的 AI Studio 運動識別工作區
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- 點擊你的新工作區進入工作區
- 創建新動作
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- 將設備固定在假人身上
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- 記錄在“設置動作次數”字段中選擇的 n 次將假人投擲到地板上的動作集 - 以不同的位置和動作投擲假人
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- 選擇所有訓練集并點擊生成模型
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- 將最佳模型應用于設備
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- 轉到項目并配置設備
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- 添加新的 AI 規則
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- 選擇 IFTTT 和您創建的動作
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- 轉到https://ifttt.com/并創建帳戶
- 添加名為“在您的設備上獲取所有 Brainium 警報”的 Brainiun IFTTT 服務
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- 在您的移動設備上安裝和配置 IFTTT 應用程序
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- 模擬跌倒,您將在移動設備上收到警報!涼爽的!
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- 使用Vitis AI和Openpose處理數據以檢測跌倒檢測
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