【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及跌倒预警，具体为基于步态摇摆频率与环境改变的老人跌倒预警系统。
技术介绍
1、全球人口老龄化加速，老年人数量不断增加。老年人口的增多使得老年人的健康和安全问题成为社会关注的焦点，其中跌倒问题尤为突出。老年人由于身体机能下降，如视力减退、神经敏感度降低、平衡能力变差等，增加了跌倒的风险。随着科技的进步，传感器技术、计算机视觉技术、机器学习和深度学习算法等不断发展和完善，为开发基于步态摇摆频率与环境改变的老人跌倒预警系统提供了技术支持。借助机器学习和深度学习算法能够对步态数据和环境数据进行融合分析，实现对跌倒风险的实时预测和预警。
2、如今，对老人跌倒预警的研究还存在一些不足，具体体现在传统的基于规则的方法难以准确捕捉复杂的人机交互行为和环境变化对跌倒风险的影响，且缺乏对个体差异的敏感度。一些依赖专业测试评估人员和特定场地的评估方法，流程冗长，无法对含有潜在跌倒风险的患者进行有效筛查和及时干预。现有的评估工具大多侧重于事后分析，无法实时监测和预测跌倒风险，错过最佳干预时机。
技术实现思路
【技术保护点】
1.基于步态摇摆频率与环境改变的老人跌倒预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于步态摇摆频率与环境改变的老人跌倒预警系统，其特征在于：所述获取监测对象历史睡眠质量数据，生成监测对象离床风险预警报告，具体分析过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于步态摇摆频率与环境改变的老人跌倒预警系统，其特征在于：所述进行监测对象历史睡眠分期划分，确定监测对象深睡期及REM期，具体分析过程为：
4.根据权利要求1所述的基于步态摇摆频率与环境改变的老人跌倒预警系统，其特征在于：所述时钟检测当前时间若处于预设夜间时段，启动夜间监测，具
【技术特征摘要】
1.基于步态摇摆频率与环境改变的老人跌倒预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于步态摇摆频率与环境改变的老人跌倒预警系统，其特征在于：所述获取监测对象历史睡眠质量数据，生成监测对象离床风险预警报告，具体分析过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于步态摇摆频率与环境改变的老人跌倒预警系统，其特征在于：所述进行监测对象历史睡眠分期划分，确定监测对象深睡期及rem期，具体分析过程为：
4.根据权利要求1所述的基于步态摇摆频率与环境改变的老人跌倒预警系统，其特征在于：所述时钟检测当前时间若处于预设夜间时段，启动夜间监测，具体分析过程为：
5.根据权利要求1所述的基于步态摇摆频率与环境改变的老人跌倒预警系统，其特征在于：所述基于毫米波雷达进行离床行为监测，判断监测对象是否离床，具体分析过程为：
6.根据权利要求1所述的基于步态摇摆频率与环境改变的老人跌倒预警系统，其特征在于：所述若监测对象离床...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋茜璇，丁杨，任曼，韩淑娟，汪亚兵，章丽，张乔乔，欧阿敏，蒋鑫，荣越，
申请(专利权)人：安徽医科大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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