Датчик виявлення руху C1001 mmWave 60ГГц для Arduino/ESP32/micro:bit (11 метрів)

Датчик виявлення людини C1001 mmWave – це високоточний радарний датчик міліметрового діапазону 60 ГГц, розроблений для розширеного виявлення людей. На відміну від стандартних датчиків міліметрового діапазону 24 ГГц, які обмежені виявленням присутності, швидкості та відстані, датчик C1001 пропонує розширені можливості виявлення, включаючи виявлення падінь та моніторинг сну. Його здатність розпізнавати пози людини за допомогою алгоритму обробки зображень на основі хмари точок дозволяє визначати, чи людина лежить, і точно відстежувати ознаки життя. Цей датчик може виявляти рух або навіть нерухоме становище людини, що робить його більшим за традиційні датчики, такі як PIR-датчики, які вимагають руху для виявлення присутності.

Код виробника: SEN0623

Завдяки широким можливостям моніторингу, датчик C1001 надає точну та докладну інформацію про активність людини, підвищуючи безпеку та контроль за здоров'ям, а також покращуючи спільну взаємодію з користувачем. Сумісний з платами розробки ESP32, micro:bit та Arduino UNO, цей датчик легко налаштовується та використовується з Arduino IDE.

Вбудована функція виявлення падінь:

Датчик C1001 використовує алгоритм обробки зображень на основі хмари точок, що точно розпізнає пози людини, включаючи визначення положення лежачи. Він ефективно реєструє випадки падінь, тривалість нерухомості та періоди фізичної неактивності. Завдяки можливості виявлення руху на великій площі (до 11 метрів) при встановленні на стелі на висоті 2.7 метра C1001 забезпечує точне виявлення падінь. Ця можливість підвищує рівень безпеки, особливо в установах з догляду за людьми похилого віку, надаючи своєчасні сповіщення про випадки падіння. На відміну від інших датчиків, які не можуть виявляти нерухомі тіла, C1001 добре розпізнає як рух, так і нерухомість, що робить його дуже надійним.

Комплексна підтримка з налаштування та конфігурації:

Датчик виявлення людини C1001 mmWave поставляється з докладними інструкціями щодо використання та налаштування. Ці посібники охоплюють всі аспекти, від налаштування обладнання до інтеграції програмного забезпечення, забезпечуючи безпроблемну реалізацію та оптимальну продуктивність. До інструкцій входять:

• Опис інтерфейсів: Чіткі пояснення до контактів датчиків та їх функцій для спрощення підключення та монтажу.
• Способи встановлення: Покрокові інструкції зі встановлення зверху та збоку, з діаграмами, що забезпечують правильне розміщення як для режиму виявлення падінь, так і для моніторингу сну.
• Приклади коду: готові до використання фрагменти коду Arduino IDE, включаючи приклади виявлення падінь і моніторингу сну, що спрощує швидке налаштування та тестування.
• Практичні етапи демонстрації: Детальні інструкції, які допоможуть користувачам отримати доступ до даних про присутність людини, частоту дихання, частоту серцевих скорочень та багато іншого, а також як їх інтерпретувати.

Важливо: Цей продукт не є сертифікованим медичним виробом і не призначений для використання як діагностичний або терапевтичний засіб. Виробник та продавець не несуть відповідальності за будь-які медичні або пов'язані зі здоров'ям заяви, що виникають внаслідок використання цього продукту. Будь-яке використання продукту в медичних цілях здійснюється на власний ризик та на розсуд користувача.

Область застосування:

• Система виявлення падінь у приміщенні
• Трекер сну

Характеристики:

• Робоча напруга: 5 В
• Робочий струм: ≤100 мА
• Робоча частота: 61-61.5 ГГц
• Потужність передачі: 6 дБм
• Максимальна дальність виявлення: 11 м
• Кут виявлення радара: 100×100 градусів
• Відстань виявлення сну (на грудях): 0.4-2.5 м
• Відстань виявлення дихання та частоти серцевих скорочень (на грудях): 0.4-1.5 м
• Діапазон вимірювання частоти дихання: 10-25 вдихів за хвилину.
• Діапазон вимірювання частоти серцевих скорочень: 60-100 ударів за хвилину.
• Робоча температура: -20~60°C

Комплектація:

• Датчик виявлення людини C1001 mmWave × 1

Посилання:

• Wiki
• Габаритні розміри
• Інтерфейс підключення
• Метод встановлення
• Демонстраційна програма
• Бібліотека (Github)