Fallen är ett allvarligt medicinskt och socialt problem bland de äldre. Detta har lett till utveckling av automatiska falldetekteringssystem. För att upptäcka fall föreslås en falldetekteringsalgoritm som kombinerar en enkel tröskelmetod och dold Markovmodell (HMM) med 3-axlig acceleration. För att tillämpa den föreslagna falldetekteringsalgoritmen och upptäcka fall har en bärbar falldetekteringsanordning utformats och tillverkats. Flera fallfunktionsparametrar med 3-axels acceleration införs och tillämpas på en enkel tröskelmetod. Möjliga fall väljs genom den enkla tröskeln och tillämpas på två typer av HMM för att skilja mellan en nedgång och en aktivitet i det dagliga livet (ADL). Resultaten med hjälp av den enkla tröskeln, HMM, och kombinationen av den enkla metoden och HMM jämfördes och analyserades. Kombinationen av den enkla tröskelmetoden och HMM minskade hårdvarans komplexitet och den föreslagna algoritmen visade högre noggrannhet än den enkla tröskelmetoden.
I referensreferensreferensreferensen utformades och presenterades en bärbar, äldre falldetekteringsprototyp.
Fall-Detection Algorithm Using 3-Axis Acceleration: Combination with Simple Threshold and Hidden Markov Model
{'venue': 'J. Applied Mathematics', 'journal': 'J. Applied Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}