Thiết bị giám sát và cảnh báo ngã cho người già sử dụng cảm biến gia tốc 3 trục (3-DOF)
Tác giả: PGS.TS. Trần Đức Tân, NCS. Phạm Văn Thành
                    Số trang:
                    Tr. 20 – 21
                
                
                    Tên tạp chí:
                    Tự động hóa ngày nay
                
                
                    Số phát hành:
                    Số 210 
                
                
                    Kiểu tài liệu:
                    Tạp chí trong nước
                
                
                    Nơi lưu trữ:
                    03 Quang Trung
                
                
                    Mã phân loại:
                    621
                
                
                    Ngôn ngữ:
                    Tiếng Việt
                
            
                    Từ khóa:
                    Thiết bị giám sát, thiết bị cảnh báo ngã, người già
                
                
                    Chủ đề:
                    
                    
                        Thiết bị--Cảnh báo ngã
                    
                
                
            Tóm tắt:
Già hóa dân số đang đặt ra nhiều thách thức đối với sự phát triển của thế giới và Việt Nam. Theo thống kê của tổ chức Y tế thế giới hằng năm có khoảng 30% người già từ 65 tuổi trở lên bị các tai nạn sự cố như ngã, đột quỵ,...tỉ lệ này là 40% đối với người già từ 70 tuổi trở lên. Theo thống kê của tổ chức quỹ Dân số Liên Hợp quốc, đến năm 2049 tại Việt Nam, số người trong nhóm tuổi từ 60 trở lên chiếm 26,1% dân số. Do đó, việc phát triển các hệ thống/ trang thiết bị nhằm hỗ trợ người già là bài toán cấp bách và cần thiết nhằm đảmbảo sức khỏe và tính mạng, đặc biệt là người già neo đơn.
            Tạp chí liên quan
            
        
        
    - Đánh giá mức ồn nền và thời gian âm vang trong các lớp học trong dải tần số ảnh hưởng đến khả năng nghe hiểu
- Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giám sát từ xa thông số điện sử dụng LoRa và công tơ điện thông minh
- Thiết kế, chế tạo máy bay không người lái điều khiển bằng găng tay cảm biến
- Phát triển thiết bị phân tích phổ cấu trúc đơn giản sử dụng RTL-SDR
- Nghiên cứu sử dụng tế bào tự động và thuật toán Bayes để mô phỏng tránh chướng ngại vật tối ưu cho tàu thủy

 
                        
                    





