Sammanfattning av denna webbsida: Detta papper presenterar SmartFall, en Android-app som använder accelerometer data som samlats in från en råvarubaserad smartwatch Internet of Things (IoT) enhet för att upptäcka fall. Smartwatch kopplas ihop med en smartphone som kör programmet SmartFall, som utför den beräkning som krävs för att förutsäga fall i realtid utan att ådra sig latens i kommunikationen med en molnserver, samtidigt som dataintegriteten bevaras. Vi experimenterade med både traditionella (Support Vector Machine och Naive Bayes) och icke-traditionella (Deep Learning) maskininlärningsalgoritmer för skapandet av falldetekteringsmodeller med hjälp av tre olika falldataset (Smartwatch, Notch, Farseeing). Våra resultat visar att en Deep Learning-modell för falldetektering i allmänhet överträffar mer traditionella modeller över de tre dataseten. Detta tillskrivs Deep Learning modellens förmåga att automatiskt lära sig subtila funktioner från rå accelerometer data som inte är tillgängliga för Naive Bayes och Support Vector Machine, som är begränsade till att lära sig från en liten uppsättning extraherade funktioner manuellt specificerade. Dessutom uppvisar Deep Learning-modellen en bättre förmåga att generalisera till nya användare när man förutspår fall, en viktig kvalitet på alla modeller som ska bli framgångsrika i den verkliga världen. Vi presenterar också en tre-lagers öppen IoT-systemarkitektur som används i SmartFall, som enkelt kan anpassas för insamling och analys av andra sensordatamodaliteter (t.ex. puls, hudtemperatur, gångmönster) som möjliggör fjärrövervakning av en persons välbefinnande.
SmartFall presenteras i REF, en Android-applikation som samlar accelerometer data genom en smartwatch och använder djupt lärande för falldetektering och förutsägelse.
SmartFall: A Smartwatch-Based Fall Detection System Using Deep Learning
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}