Abstract-A metod för att upptäcka fall i hemmen hos äldre vuxna som använder Microsoft Kinect och en två-stegs fall upptäckt system presenteras. Det första stadiet av detektionssystemet karakteriserar en persons vertikala tillstånd i individuella djupbildsramar, och sedan segment på marken händelser från den vertikala tillstånd tidsserien som erhålls genom att spåra personen över tiden. Den andra etappen använder en ensemble av beslutsträd för att beräkna ett förtroende för att ett fall föregick en markhändelse. Utvärderingen gjordes i de faktiska hemmen hos äldre vuxna, med hjälp av nio års kombinerade kontinuerliga data som samlats in i 13 lägenheter. Datasetet innehåller 454 fall, 445 fall som utförs av utbildade stuntskådespelare och nio naturligt förekommande fall. Den omfattande datainsamlingen möjliggör karakterisering av systemets prestanda under verkliga förhållanden i en omfattning som inte har visats i andra studier. Korsvalideringsresultat ingår för stående, sittande och liggande positioner, nära (inom 4 m) jämfört med avlägsna fallplatser, och ockluderade kontra icke ockluderade fallare. Metoden jämförs mot fem toppmoderna falldetekteringsalgoritmer och betydligt bättre resultat uppnås.
Sten och Skubic REF har också presenterat en metod för att upptäcka fall i äldre vuxnas hem med hjälp av en miljömonterad djupbildssensor.
Fall Detection in Homes of Older Adults Using the Microsoft Kinect
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}