ABSTRACT Automatisk upptäckt av fall är ett viktigt forskningsämne när det gäller att ta hand om utsatta personer, till exempel äldre i hemmet och patienter på medicinska platser. Under det senaste årtiondet föreslogs ett stort antal metoder för att lösa problemet. De befintliga metoderna fokuserar dock bara på att upptäcka människan själv och kan inte fungera effektivt i komplicerade miljöer, särskilt för fall på möbler. För att lindra detta problem presenteras en ny metod för mänsklig falldetektering på möbler med hjälp av scenanalys baserad på djupinlärning och aktivitetsegenskaper i detta dokument. Den föreslagna metoden utför först scenanalys med hjälp av en djupinlärningsmetod snabbare R-CNN för att upptäcka människor och möbler. Samtidigt upptäcks rymdförhållandet mellan människa och möbler. De upptäckta personernas aktivitetsegenskaper, såsom förhållandet mellan mänsklig form, centroid, rörelsehastighet, upptäcks och spåras. Genom att mäta förändringarna av dessa egenskaper och bedöma förhållandet mellan människor och möbler i närheten, kan fall på möbler effektivt upptäckas. Experimentella resultat visade att vårt tillvägagångssätt inte bara exakt och effektivt upptäcks faller på möbler, såsom soffa och stolar, men också skiljer dem från andra fall-liknande aktiviteter, som att sitta eller ligga ner, medan de befintliga metoderna har svårt att hantera dessa. I våra experiment uppnådde vår algoritm 94,44% precision, 94,95% recall och 95,50% noggrannhet. Den föreslagna metoden kan eventuellt användas och integreras som medicinsk hjälp i hälso- och sjukvård och medicinska lokaler och apparater.
Min 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. I REF föreslås en falldetekteringsmetod för fall mot möbler som soffor och stolar.
Detection of Human Falls on Furniture Using Scene Analysis Based on Deep Learning and Activity Characteristics
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}