【源码】基于Arduino的摔倒检测系统

项目简介

本项目利用Arduino平台和LSM9DS1传感器模块，结合深度学习模型，实现对人员摔倒行为的自动检测。系统可实时采集用户运动数据，经模型分析判断是否摔倒，检测到异常时会发出警报。

项目的主要特性和功能

1. 采用基于Arduino的硬件平台，利用其强大功能与扩展性实现硬件部分。
2. 借助LSM9DS1传感器模块采集用户加速度和陀螺仪数据，以分析运动状态。
3. 运用卷积神经网络（CNN）深度学习模型对采集数据进行训练，识别摔倒行为。
4. 具备实时检测能力，可实时处理传感器数据，检测到摔倒即发出警报。
5. 拥有报警功能，通过Arduino通信功能将摔倒事件发送至指定接收设备，如手机或电脑。

安装使用步骤

1. 硬件设备准备：准备Arduino开发板、LSM9DS1传感器模块、连接线等硬件设备。
2. 软件环境配置：安装Arduino IDE和必要的库文件，如LSM9DS1的驱动库。
3. 深度学习模型准备：下载预训练的深度学习模型文件，并放置在项目目录中。
4. 编写代码：依据提供的代码文件和文档，将预训练模型集成到Arduino项目中。
5. 编译并烧录代码：把编写好的代码编译并烧录到Arduino开发板上。
6. 部署与测试：将开发板与传感器模块连接，部署在需监测的环境中进行测试。

下载地址

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