文献类型：期刊文章

作　　者：张捷[1] 钱虹[2] 周宏远[3]

ZHANG Jie;QIAN Hong;ZHOU Hongyuan(College of Nursing and Health,Shanghai Zhongqiao College,Shanghai,201514;Center for Certification and Evaluation,SHFDA,Shanghai,200020;Shanghai Zhongqiao Health Intelligent Technology Co.,Ltd.,Shanghai,201203)

机构地区：[1]上海中侨职业技术学院护理与健康学院,上海市201514 [2]上海市食品药品监督管理局认证审评中心,上海市200020 [3]上海中侨健康智能科技有限公司,上海市201203

出　　处：《中国医疗器械杂志》

年　　份：2019

卷　　号：43

期　　号：6

起止页码：410-413

语　　种：中文

收录情况：EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：该文通过数字孪生技术研究,并结合视觉传感器、人工智能芯片和深度学习算法等技术,研发了基于数字孪生技术的老年人跌倒、姿态异常等实时监测报警系统。该系统通过采集老年人姿态和行为数据,经人工智能芯片计算分析后,在云端数字映射虚拟呈现。一旦偏离安全阈值,即可启动报警,以避免或减轻老人跌倒所造成的损伤。该技术通过产品验证和上海市虹口区天宝养老院的试运行,可设定不同时间不同区域的报警阈值,达到产品预设用途。

关 键 词：数字孪生  老年人安全与健康  人体姿态与行为  健康监测 养老护理  

分 类 号：TP391.4] TP181[计算机类]