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https://e2e.ti.com/support/sensors-group/sensors/f/sensors-forum/1397922/iwr6843aopevm-people-tracking
工具与软件：
我们正在探索人员跟踪、跌倒检测和生命体征的实现、以此作为一项功能发展。 我们需要使用 Arm-R4F 微控制器上的当前 TI 算法来实现此功能。 也需要同样的支持
您好！
雷达工具箱中包含6843的人员跟踪和生命体征演示。 请下载工具箱以访问示例代码。 关于跌倒检测、我们没有在器件上运行任何示例代码。 在 Applications Visualizer 中运行人员跟踪演示时、可以选择启用跌倒检测 、但跌倒检测逻辑全部在 python 可视化工具代码中实现。
此致、
Josh
我注意到您已选择不解决您的问题。 请告诉我您的问题/疑问。
我直接回复了我收到的电子邮件,在同一天,我收到了你的消息。 看起来回复 e2e 电子邮件不工作
是的、回复电子邮件通知将不起作用。 抱歉混淆了。
要回答您的问题(是)、您可以在器件上运行的代码中实现跌倒检测逻辑、并在 TLV 输出中输出跌倒检测结果。 这需要您修改一些代码。
为此、您需要将3D 人员跟踪示例项目导入到 CCS 中(中说明了此过程 开发人员指南 部分 。) 导入后、您可以添加跌倒检测处理。 我认为可视化工具中的跌倒检测逻辑使用每个轨道的报告高度信息、因此您可能需要在完成履带高度估算后添加跌倒检测代码。 由于代码是用 python 编写的、因此无法直接复制该代码、您需要将其调整为嵌入式器件上运行的 C 代码。 我认为、在修改人员跟踪演示(3D 人员跟踪演示实现指南)时、本文档也非常有用、可供您参考。
