Sammanfattning av denna webbsida: Enligt Nihseniorhealth.gov (en webbplats för äldre vuxna), utgör fallande ett stort hot när människor blir äldre, och att tillhandahålla mekanismer för att upptäcka och förebygga fall är avgörande för att förbättra människors liv. Över 1,6 miljoner vuxna i USA behandlas för fallrelaterade skador i akutmottagningar varje år som lider av frakturer, förlust av självständighet och till och med död. Det står alltså klart att detta problem måste lösas på ett snabbt sätt, och användningen av genomträngande datorer spelar en viktig roll för att uppnå detta. Falldetektering (FD) och fallprevention (FP) är forskningsområden som har varit aktiva i över ett decennium, och de strävar båda efter att förbättra människors liv genom att använda genomträngande databehandling. I detta dokument undersöks den senaste tekniken inom FD- och FP-system, inklusive kvalitativa jämförelser mellan olika studier. Syftet är att tjäna som referenspunkt för framtida forskning om de nämnda systemen. En allmän beskrivning av FD- och FP-system ges, inklusive de olika typer av sensorer som används i båda tillvägagångssätten. Utmaningar och aktuella lösningar presenteras och beskrivs i detalj. En taxonomi på tre nivåer som förknippas med riskfaktorerna för en nedgång föreslås. Slutligen granskas och jämförs de senaste FD- och FP-systemen noggrant och kvalitativt när det gäller designfrågor och andra parametrar.
År 2014, Delahoz m.fl. REF har granskats grundligt och kvalitativt jämfört system för falldetektering och system för fallprognoser när det gäller konstruktionsfrågor och andra parametrar.
Survey on Fall Detection and Fall Prevention Using Wearable and External Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}