Abstract-Falls är farliga för den gamla befolkningen eftersom de kan påverka hälsan negativt. Därför har många falldetekteringssystem utvecklats. Men vanliga metoder använder endast accelerometrar för att isolera fall från aktiviteter i det dagliga livet (ADL). Detta gör det svårt att skilja verkliga fall från vissa fallliknande aktiviteter som att sitta ner snabbt och hoppa, vilket resulterar i många falska positiva. Kroppsorientering används också som ett sätt att upptäcka fall, men det är inte särskilt användbart när slutläget inte är horisontellt, t.ex. fall händer på trappor. I detta papper presenterar vi ett nytt falldetekteringssystem med både accelerometrar och gyroskop. Vi delar upp mänskliga aktiviteter i två kategorier: statiska ställningar och dynamiska övergångar. Genom att använda två triaxial accelerometrar på olika ställen i kroppen kan vårt system känna igen fyra typer av statiska ställningar: stående, böjande, sittande och liggande. Rörelser mellan dessa statiska ställningar betraktas som dynamiska övergångar. Linjär acceleration och vinkelhastighet mäts för att avgöra om rörelseövergångar är avsiktliga. Om övergången innan en liggande hållning inte är avsiktlig, upptäcks en fallhändelse. Vår algoritm, tillsammans med accelerometrar och gyroskop, minskar både falska positiva och falska negativa, samtidigt som den förbättrar falldetekteringsnoggrannheten. Dessutom har vår lösning låga beräkningskostnader och svar i realtid.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF presenterade ett falldetekteringssystem med både accelerometrar och gyroskop, där linjär acceleration och vinkelhastighet mäts för att avgöra om rörelseövergångar är avsiktliga.
Accurate, Fast Fall Detection Using Gyroscopes and Accelerometer-Derived Posture Information
{'venue': '2009 Sixth International Workshop on Wearable and Implantable Body Sensor Networks', 'journal': '2009 Sixth International Workshop on Wearable and Implantable Body Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}