可穿戴的跌倒检测系统是佩戴于身上的，使用的大多是加速度的原理，在老人甩手，做动作的过程中如果产生加速度的变化都有可能会产生误报。只能作为辅助老人的跌倒监测系统。至于是否有效要看具体的产品，例如华为，apple watch，还有一些其他手环类，价格不一。
非穿戴类的跌倒检测系统，使用的是摄像头或者是毫米波技术，相对来说会数据更加准确，误报率更低一些，并且避免了老人不愿穿戴、遗忘穿戴的问题，只要解决准确率和误报率的问题，作为老年人的看护是十分有效的，比如“点可dt smart长健”跌倒报警器属于毫米波雷达老人跌倒报警器的一种，可以跌倒报警、双向语音通话、还可以查询人体行为轨迹，可以作为很好的子女与父母不同住的有效看护老人的产品。
其实这些设备是否能发挥最大的效用，还需要子女或者相关看护人作为辅助，当app有通知的时候，需要即时作出反应，或者设备可以连接服务机构或者社区，整个监测系统才能真正的达到看护老人的目的，才能说老人跌倒监测系统真的有效。
目前市面上的跌倒监测设备有各种各样的，常见的有红外、摄像头和毫米波，红外准确度稍差，摄像头侵犯隐私，而毫米波则解决了两者的问题，在准确度和隐私保护上都有很大的提升，这是目前技术的方向，还是很有效的。
Vayyar Care正是这样的一种毫米波监测设备， 提供无接触式跌倒报警和健康监测解决方案，采用非接触式毫米波跌倒监测技术，不侵犯隐私，也没有拉绳按钮。如果居民发生跌倒，它能立刻自动进行跌倒检测，发起报警，寻求帮助。它使用完全无害的无线电波，其强度仅相当于手机信号的千分之一。只需安装在房间墙壁或天花板上，即可进行7*24小时不间断的监测，实现实时跌倒自动报警和活动监测，获取丰富的长者活动数据，有助于全面了解长者的健康数据，从而制定个性化的健康照护计划。
▶ 无需佩戴任何设备
▶ 全自动监测、自动报警，无需拉绳、按钮
▶ 非摄像头，不侵犯隐私
跌倒监测模拟场景，自动报警
目前市场上提供给老人使用的，有多种技术原理的跌倒检测报警器，常见技术有毫米波雷达技术、摄像头技术、红外线技术、加速度原理等，产品类型分别是：无感跌倒检测报警器、跌倒报警摄像头、红外线跌倒报警器、穿戴类跌倒报警（跌倒报警手环、手表等），另外还有拉绳、按键等类型的主动触发报警设备。
其中，毫米波雷达技术的跌倒检测报警器可以很好的规避老年人在使用跌倒报警设备中几大常见问题：
1. 按键、拉绳类产品无法实现设备主动报警；
2. 红外、加速度原理等设备的误报率高；
3. 穿戴类设备易被老年人遗忘佩戴、遗忘充电、睡觉与洗澡无法穿戴或者不愿意穿戴；
4. 摄像头侵犯隐私；
点可公司所提供的毫米波雷达技术的“无感跌倒检测报警器“，采用毫米波技术，全隐私，能够适用于复杂的应用场景：
1. 检测范围达20平方米；
2. 全隐私，能够适用于复杂的应用场景；
3. 能准确检测各种姿态；
4. 既能墙装又能顶装；
5. 有防误报机制；
6. 有生命体征检测和提醒功能；
点可公司有来自于美国硅谷和国内的传感器技术、人工智能技术的顶尖科技团队。 拥有自主的核心技术和卓越的产业化能力。
背景技术
基于可穿戴设备的跌倒检测系统一般佩戴于胸部、腰部、腿部及腕部等部位。通过在设备中加入相关的姿态传感器，从而形成可穿戴检测设备，采集实验对象在运动过程中通过传感器输出的数据来分析并检测跌倒行为。穿戴式设备还有一个优点，它可采集到其他基于视频或环境的跌倒检测系统所不能采集到的生理指标，如血压、心电等信息。tatunguniversity的shang-linhsieh等提出一种腕式跌倒检测系统，通过实验检测出系统获得良好的平均灵敏度和特异性。pannurat,n.等人提出了自动跌倒看控系统。shany,t.等利用可穿戴式传感器进行人体行为识别和跌倒检测。habib,m.a.等利用智能手机的进行跌倒性检测。casilari,e.等人提出了基于android系统的跌倒检测方案。yuan,j等人提出利用高效的中断驱动算法来进行跌倒检测和人的日常行为识别。vavoulas,g.等利用智能手机完成来人体的跌倒检测。medrano,c.等提出来利用智能手机获取加速度的新方法来进行跌倒检测。lópez,j.d.等人利用多个加速度融合构建了行为检测系统。koshmak,g.a.等人结合android系统和生理性检测来进行跌倒检测。国内很多研究者也纷纷提出很多有关跌倒检测的方法，但大多都是关于算法改进或者利用不同的传感器的结合来实现跌倒检测，并且都是采用青年志愿者来模拟跌倒和日常行为的形式以获取实验数据，这些检测算法一旦应用于真实的老人跌倒数据样本中，其跌倒检测准确率大大降低了。
目前已有的跌倒检测系统存在的问题如下：
(一)、已有跌倒检测系统都是以青年志愿者模拟跌倒和日常行为获取实验数据，虽然获得了很高的准确率，但该算法一旦用于真实环境下的老人跌倒检测时，其准确率却大大降低；
(二)、跌倒检测系统不能够满足个体的差异性，具体应用场景中不同用户身高体重不一样，在跌倒检测过程中系统参数也会有所变化，系统参数统一的直接后果是加剧跌倒检测的误差；
(三)、在实验过程中不可能让老人去模拟跌倒获取实验数据，即真实的老人跌倒实验数据很难获取。