一、技术原理：数据从手表到服务器

市面上主流方案都采用传感器检测 + 蓝牙传输 + 服务器处理的架构。

第一步：手表检测跌倒

• 手表内置6轴IMU（加速度计+陀螺仪），持续采集三维运动数据
• 算法通过分析加速度变化判断是否跌倒。典型特征包括：
  • 垂直方向出现>3g的冲击力（落地瞬间）
  • 冲击后10秒以上静止（老人无法起身）
• 手表本地跑一个轻量级模型，能区分行走、坐下、弯腰、跌倒等不同动作，准确率可达95%

第二步：通过蓝牙发送警报

• 检测到跌倒后，手表通过低功耗蓝牙（BLE） 将报警信息广播出去
• 报警信息格式类似：Fall-张三-001（包含身份和编号）
• 手表LED指示灯从绿色变红色，提示老人报警已触发

第三步：服务器接收并处理

• 室内部署一个蓝牙网关（如Raspberry Pi或专用网关），持续扫描蓝牙信号
• 网关收到报警后，通过WiFi/4G上传到云服务器
• 服务器负责：
  • 存储报警记录到数据库
  • 推送通知到家属/护工手机App
  • 生成报表供查看历史数据

二、为什么要放服务器端？本地判断 vs 服务器端判断

核心逻辑：手表负责“我觉得可能跌倒了”，服务器负责“确认是跌倒，快通知人”。这种分工让手表功耗更低、成本更可控。

三、成熟产品参考

1. 安照小护士（台湾产品）

• 蓝牙穿戴式设备，内置动作感应装置
• 检测到跌倒后自动发送短信通知预设联系人
• 也支持一键手动求救

2. E73系列蓝牙模块方案

• 基于Nordic nRF52832芯片，集成6轴IMU
• 实测95%跌倒检测准确率 + 5秒内响应
• 通过网关（BLE转WiFi）上传到云平台，支持App推送
• 续航约7天（300mAh电池）

3. Arduino Nano 33 BLE Sense（DIY参考）

• 开源方案，板载加速度计，跑TensorFlow Lite模型
• 检测到跌倒后通过蓝牙广播，Raspberry Pi接收并存入数据库
• 适合技术团队做原型验证

四、蓝牙定位精度够不够？

跌倒报警不依赖室内定位，所以不需要UWB那种厘米级精度。

方案用的是本地传感器（加速度计）检测动作，不是靠定位基站判断位置。蓝牙只负责传输报警信号，不测距，因此不存在精度问题。

如果你想同时知道老人在哪个房间跌倒，那需要定位功能：

• 传统蓝牙RSSI方式：精度1-5米
• 蓝牙5.1 AoA方式：精度0.3-0.5米
• UWB：精度0.1-0.5米，但成本高

建议：先做跌倒报警（不定位），后期再加房间级定位（用蓝牙AoA即可，比UWB便宜50%以上）

五、开发要点总结

1. 手表端：
   • 选择集成6轴IMU的蓝牙芯片（如nRF52832）
   • 训练轻量级跌倒检测模型（可用Edge Impulse平台）
   • 检测到跌倒后广播报警信息
2. 网关端：
   • 部署蓝牙扫描程序（Python脚本）
   • 接收报警后转发到云服务器
3. 服务器端：
   • 接收报警、存储记录
   • 向家属/护工App推送通知
   • 可选：做二次确认逻辑，过滤误报
4. 成本预估：
   • 手表硬件（含电池、外壳）：约80-150元/台（批量）
   • 蓝牙网关：约200-500元/个
   • 云服务器：按需，小规模每月几十元