发布成功
竞标中
实现对老年人佩戴设备（如智能手表）过程中发生摔倒事件的精准识别。
要求准确率（Accuracy）≥ 95%，召回率（Recall）优先考虑，误报率（False Positive Rate）控制在较低水平（建议<5%）。
采样频率：50Hz~100Hz（建议默认60Hz）
滤波：低通滤波（如Butterworth）去除噪声
标准化：对不同用户动作幅度做归一化处理
峰值检测（加速度模长是否超过阈值，通常 >2.5g）
姿态变化（角速度快速变化并结合姿态突变）
冲击前后序列特征（预跌倒+冲击+静止阶段）
静止检测：摔倒后长时间无明显动作
可选：
规则引擎 + 阈值法（适合嵌入式，耗电低，但难以泛化）
机器学习模型：
决策树、SVM、KNN
更优方案：轻量级神经网络（如1D CNN, LSTM）部署在MCU或Edge上
模型训练数据：需采集真实摔倒动作数据（模拟跌倒 + 正常活动）
数据样本：不少于 1000 次完整动作序列
包括摔倒类型（向前/后/侧跌，滑倒，坐倒）
包括非摔倒运动（走路、跑步、坐下、跳跃等）
数据应来源于真实设备佩戴方式（手表位置、佩戴稳定性）
采集人群：包含老年人及不同体型个体
准确率 ≥ 95%
召回率 ≥ 97%（避免漏检）
假阳率 ≤ 5%
响应时间 < 1 秒（从跌倒动作发生到报警）
能耗评估（适合长时间佩戴，考虑边缘计算）
算法内存占用 ≤ 128KB
实时性满足 50Hz处理
输出跌倒状态布尔值（true/false）
可选：置信度（0~1）
跌倒后触发本地报警 + 4G通知上传（与App或平台对接）
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2、项目预算与报价不代表最终成交价格，成交价以双方协商为准；
3、平台提供设计项目对接服务，希望促成高效合作，对交易双方不收取佣金，谢谢留意！
