跌倒偵測手錶的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

輕課程 學AI與IoT應用Scratch(mBlock)程式設計 - 使用CyberPi編程學習遊戲機與mBuild電控模組-附MOSME行動學習一點通：診斷‧加值

為了解決跌倒偵測手錶的問題，作者陳衍文 這樣論述：

　　1.以遊戲機CyberPi學習STEAM(科學、科技、工程、藝術與數學)之多元範例。 　　2.以mBlock 5體驗AI人工智慧、Wi-Fi、區域網路、物聯網等生活應用。 　　3.串聯功能多元之mBuild電子模組，無電學基礎者也能輕易實現軟體控制硬體、結合理論與實務。 　　4.藉由CyberPi內建陀螺儀與三軸加速器，設計體感遊戲，寓教於樂。 　　5.各範例程式提供下載，章末評量複習重點，幫助讀者從做中學，引導思考與創意。 　　6.適合國小至高中資訊、生活科技與選修、彈性、跨領域課程，教師備課、學生學習均事半功倍。   　　【MOSME行動學習一點通功能】 　　使用「MOSME 行動

學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可下載書上的範例練習檔。 　　診斷： 可反覆線上練習書中實力評量題目，強化觀念的理解。 　　加值： 附書中的範例程式。

跌倒偵測手錶進入發燒排行的影片

基於距離都卜勒影像之跌倒偵測系統的設計與實現

為了解決跌倒偵測手錶的問題，作者徐偉倫 這樣論述：

由於近年來深度學習技術的發展及普及，生活中許多的研究與發明，漸漸朝向人工智慧的方向發展，逐漸影響人們的日常體驗與生活，不論是在工商、金融、治安甚至是軍事及教育等等所有都能看到相關應用的出現，根據台灣衛福部統計處資料，在2019年跌倒事故傷害而過世的人竟然位居排行第二，故居家照護等相關應用也成了AI技術的一個重要議題，而跌倒偵測便是此次論文的研究重點。有別於市售的穿戴式裝置如蘋果手錶和項鍊式緊急通報跌倒偵測器，利用設備的陀螺移、三軸加速度計或ECG心電圖等技術來判斷，為了避免人員發生意外時未配戴裝置很引發憾事，我們參考了攝影機影像辨識的技術，在特定場域裝設裝置判斷人員有無跌倒狀況，但礙於隱私權

問題，會讓人有所顧慮，所以我們選擇了在場域架設雷達裝置來發展我們的跌倒偵測系統。透過頻率調變連續波雷達(FMCW)，收集其回傳的原始資料(Raw data)，進行計算，產出範圍都卜勒圖(Range Doppler Image)及長時間間格的都卜勒直方圖(Long Time Interval Range Doppler Histogram)，觀察其資料特徵，對圖片及影像進行資料分析及編輯，並撰寫輔助工具，完成資料的收集及標籤(Label)，最後則是設計觸發(Trigger)模型，辨識圖片距離及速度變化量明顯的圖形，結合根據資料型態所自定義的的演算法完成觸發的判斷，再將有觸發的情形結合都卜勒長方圖

丟至下一層基於雙向長短時記憶循環神經網路(Bi-directional Long Short-Term Memory)模型所設計的深度學習模型來做最後跌倒情形的判斷，並設計的簡易的告警機制，完成了高達90%以上準確率的跌倒偵測系統模型。