智慧养老系统-从“结束”到入门（基础工具介绍）
2020-07-243760
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智慧养老系统利用OpenVINO和Intel®神经计算棒2加速3D姿态判断，有效检测老人是否摔倒，并通过ThingSpeak物联网平台接收心率和体温数据，确保数据云端保存并通过IFTTT通知家属。该系统通过视频处理和深度学习推理，提高了姿态检测的速度和准确性。此外，还利用Python制作了网页端的姿态数据展示和后台病例登记系统，所有数据在本地和云端进行备份，方便数据共享。
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智慧养老服务系统-基础工具介绍 OpenVINO软件平台 OpenVINO主要就是用于加速深度学习推理，在这个项目主要就是使用在了3D姿态判断的部分（https://docs.openvinotoolkit.org/latest/omz_demos_python_demos_human_pose_estimation_3d_demo_README.html）该部分就是用于判断老人是否摔倒。利用OpenVINO和神经计算棒对现有的深度学习做推理，可以极快的发现老人是否存在摔倒的趋势并进行预警，当检测到摔倒后会立刻进行报警。通过利用OpenVINO前后的效果可以看下图：  通过这个该系统就可以极大的提高推理速度，这对于检测姿态检测这是十分重要的。但是在这里利用3D姿态识别还是会出现很多误判的情况，还是需要对模型进行进一步的加强训练。 Intel®神经计算棒2 计算棒就是用于加快推理的，通过计算棒可以极大的提高运算的速度，并且2代与1代相比还有这性能的极大的提高。  NCS2使用的USB3.0接口，其主要就是用于视频和图像的处理，这个对于视频方面的处理也是十分强大。如果将它与四轴结合，那基本上每年的电赛就可以稳妥拿奖了。这里主要就是用于视频的处理，通过视频判断人体的运动姿态。 ThingSpeak物联网 这个网站主要就是用来接收各种的心率数据与体温数据，确保数据可以保存在云端，并且当出现意外情况可以通过IFTTT通知老人家属。如果对这个物联网网站感兴趣，可以看其制作过程的介绍，会有更加详细的步骤介绍。  初次之外，还利用了Python制作了网页端的姿态数据展示和后台病例登记系统，所有的数据都是会在本地和云端进行数据备份，相关的数据还可以利用该网站进行共享数据。    后续会介绍关于物联网的配置和其他的基本设置 |
