【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能护理的，尤其涉及基于跌倒风险预警的智能护理系统。
技术介绍
1、随着人口老龄化问题的日益严重，老年人跌倒事故的发生率逐渐上升。跌倒不仅给老年人带来身体伤害，还可能导致死亡，给社会和家庭带来严重负担。
2、现有的护理系统大多依赖于人工监测和巡视，这种方法存在以下局限性：
3、无法实时监测：人工巡视无法24小时不间断地监控老年人的活动状态，导致在跌倒发生时无法及时响应。
4、预警能力不足：依赖人工判断跌倒风险，缺乏客观、准确的数据支持，预警能力有限。
5、资源消耗大：人工监测需要大量的护理人员和时间资源，且效率不高。
6、因此，有必要研究一种基于跌倒风险预警的智能护理系统，以提高护理效果和安全性。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、鉴于上述现有护理系统存在的问题，提出了本专利技术。
3、因此，本专利技术解决的技术问题是：解决现有护理系统存在无法实时监测、预警能力不足及资源消耗大的问题。
4、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于跌倒风险预警的智能护理系统，包括如下部件：一组传感器模块，通过配置于使用者周边的一组信号传感器实时监测使用者
5、
6、其中，λ为环境影响值；β为照明度，lx；ε为地面湿度，%；π为使用者所处环境中的障碍物比例，%；1.2、-2.701及-1.34均为调整常数；dx为对应的积分运算函数。
7、作为本专利技术所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统的一种优选方案，其中：一组所述传感器模块具体包括：速度传感器，用于实时测量出使用者当前的行进速度；加速度传感器，用于实时测量出使用者当前额定时间内的平均行进加速度；角速度传感器，用于实时测量出使用者当前额定时间内的平均角速度。
8、作为本专利技术所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统的一种优选方案，其中：所述数据处理模块建立的所述第一风险预警模型具体为：
9、
10、其中，μ为风险值；v为使用者当前的行进速度，m/s；a为使用者当前额定时间内的平均行进加速度，m/s²；α为使用者当前额定时间内的平均角速度，rad/s；1.88、0.967及1.32为调整常数；dx及dv均为对应的积分运算函数。
11、作为本专利技术所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统的一种优选方案，其中：所述风险阈值具体为2.89或2.891或2.8914。
12、作为本专利技术所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统的一种优选方案，其中：获取所述环境影响值及所述风险值后，建立综合预警模型；
13、所述综合预警模型具体为：
14、
15、其中，δ为综合风险值；μ为风险值；λ为环境影响值；1.65及1.03均为调整常数；dx为对应的积分运算函数。
16、作为本专利技术所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统的一种优选方案，其中：当所述综合风险值高于综合影响阈值时，开启所述干预模块。
17、作为本专利技术所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统的一种优选方案，其中：所述综合影响阈值定义为1.09。
18、本专利技术提供基于跌倒风险预警的智能护理系统，具备如下有益效果：
19、1、本专利技术采用多种传感器相结合的方式，不仅能够实时监测老年人的运动状态，还能够获取环境信息，从而更准确地判断跌倒风险；
20、2、本专利技术引入了跌倒风险指数的概念，通过对运动状态参数和环境信息的综合分析，计算出跌倒风险指数，并根据指数的大小触发预警机制；
21、3、本专利技术通过无线通信方式将预警信号传输至护理人员或相关设备的终端，实现了实时预警和及时干预；
22、4、本专利技术具有用户界面模块，能够直观地显示老年人的跌倒风险指数和预警信息，方便护理人员及时采取相应措施。
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1.基于跌倒风险预警的智能护理系统，其特征在于，包括如下部件：
2.根据权利要求1所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统，其特征在于，一组所述传感器模块（100）具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统，其特征在于，所述数据处理模块（200）建立的所述第一风险预警模型具体为：
4.根据权利要求3所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统，其特征在于：所述风险阈值具体为2.89或2.891或2.8914。
5.根据权利要求4所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统，其特征在于：获取所述环境影响值及所述风险值后，建立综合预警模型；
6.根据权利要求5所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统，其特征在于：当所述综合风险值高于综合影响阈值时，开启所述干预模块（400）。
7.根据权利要求6所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统，其特征在于：所述综合影响阈值定义为1.09。
【技术特征摘要】
1.基于跌倒风险预警的智能护理系统，其特征在于，包括如下部件：
2.根据权利要求1所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统，其特征在于，一组所述传感器模块（100）具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统，其特征在于，所述数据处理模块（200）建立的所述第一风险预警模型具体为：
4.根据权利要求3所述的基于跌倒风险预警的智能护理系统，其特征在于：所述风险阈值具体为2....
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