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本文由Mark Sand和Keegan Garcia共同撰写 据Forbes报道，到2050年，全球60岁以上的人口预计将达到20亿。就此而言，这将代表全球五分之一以上的人口。随着老年人口的增加，需要更先进的家用监控，同时仍然允许人们保持个人自主权。根据美国疾病控制与预防中心的数据，每年有近四分之一的老年人跌倒，而跌倒是老年人因创伤入院的主要原因，如图1所示。 跌倒检测系统可使用传感器驱动的解决方案，通过准确的点云数据提供非接触、非隐私的侵入式感应。 图1：德州仪器毫米波传感器可用于老年人、残疾人和紧急监视系统中的姿态检测 德州仪器毫米波传感器如何帮助解决当今的跌倒检测系统的挑战 德州仪器IWR6843 毫米波传感器可实现高精度的跌倒检测，而无需与被监视人员接触。除了通过材料进行感应外，传感器还可在所有照明条件下进行检测，并通过利用3D点云信息为场景中的范围、角度和速度系统提供数据参数。 进一步了解使用毫米波传感器“检测人的跌倒和姿态”
在此，我们有德州仪器的“检测人的跌倒和姿态”演示，展示了德州仪器的60 GHz IWR6843单芯片传感器及其在传感器安装在墙壁时能够检测人员身高和姿态的能力。之所以使用 IWR6843 是因为60GHz频带已在全球范围内开放用于工业RF感应应用 该演示使用方位角和仰角均为120度的IWR6843ISK-ODS EVM。在该演示中，EVM被安装在为6.5英尺的高度，而且宽视场视野有助于增加对地面的可见性并最大程度减少死角。该演示还可被修改为使用德州仪器的IWR6843AOPEVM封装天线EVM。 图2所示为3D点云信息。该信息使系统能够通过点云的形状和颜色分析个体身高和姿势，而无需透露可识别的信息。请注意：图中点云轮廓线的不同之处表明了该人员的姿势。  (a) (b) (c)图2为各种点云屏幕截图和下方照片比较：（a）蓝点：代表躺下的人的水平轮廓（b）；蓝点和绿点：代表坐着的人员球形轮廓（c）；蓝点、绿点和黄点：代表人员站立姿势的长形垂直轮廓 将图2c与图2a进行比较，可看到点云的形成发生了变化。站立的人员通常显示为细长的簇，而躺下的人员则显示为短而宽的簇。算法可使用该点云的形状、大小和颜色信息来检测一个人的姿势并识别其跌倒情况。每当高度突然负变化（此演示的z尺寸）和姿势的突然变化时，传感器都可观察到跌倒情况。当z参数从远大于x（长度）和y（宽度）变为远小于y的姿势时，可检测到姿势变化，这表明从站立状态到躺下状态的快速转换。 远程非接触式姿态检测 当前许多老年人警报系统都要求用户按下按钮以触发响应，但是如果他们因跌倒无意识时，则不可能按下按钮。有了德州仪器毫米波传感器，系统就可检测到潜在的跌倒情况并触发响应，这样就不需要个人经常携带安全警报按钮。 启用非侵入式跌倒检测 当德州仪器毫米波传感器用作系统中的唯一技术时，它为系统在家庭或楼宇中的物理姿态提供了更大灵活性。由于毫米波技术捕获的是点云数据而非图像，因此基于毫米波技术的跌倒检测系统可用于更敏感的区域，例如家里的浴室或卧室。该传感器还可通过塑料和纸面石膏板进行检测，从而使其能够谨慎地布置并实现更简化的家居设计。 丰富的、可实现精确测量的点云数据 对于老年人监控系统，必须要有高分辨率才能区分处于正常状态的人员的姿势和身高。德州仪器的毫米波传感器输出3D点云和速度信息，可帮助确定人员是否跌倒。 结论 德州仪器毫米波传感器是用于家庭监控系统的智能解决方案，可用于老年人监控和紧急情况。当用于跌倒检测系统时，德州仪器的IWR6843可进行高精度监控，同时在所有环境条件下都可保持个人隐私和鲁棒性，而无需穿戴设备。
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楼主
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您好，这边能够提供你们演示用的demo程序吗？？我们从网上下载的python的人员计数程序，发现得到的点云都是一堆比较杂乱的，无法实现跌倒检测。