Aktivitetsmodellen baserad på 3D acceleration och gyroskop skapas i detta papper, och skillnaden mellan aktiviteter i det dagliga livet (ADLs) och fall analyseras i början. Samtidigt introduceras NN algoritm och skjutfönster för att utveckla en smart enhet aktiverat system för falldetektering och varning, som består av en bärbar rörelsesensor ombord och en smart telefon. Rörelsesensortavlan integrerad med triaxiell accelerometer, gyroskop och Bluetooth är fäst vid en anpassad väst som används av äldre för att fånga motvillig acceleration och vinkelhastighet ADLs i realtid. Strömdatan via Bluetooth skickas sedan till en smart telefon, som kör ett program baserat på NN-algoritm och skjutfönster för att analysera strömdata och upptäcka fall i bakgrunden. Slutligen visar försöket att systemet identifierar simulerade fall från ADL med en hög noggrannhet på 97,7%, medan känslighet och specificitet är 94% respektive 99%. Dessutom kan den smarta telefonen larma och meddela vårdgivare att ge snabb och korrekt hjälp till äldre, så snart ett fall upptäcks.
K-NN algoritmen presenterades i Reference Ref för att utveckla en smartphone-enhet för falldetektering och varning.
A Smart Device Enabled System for Autonomous Fall Detection and Alert
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}