Abstract-Den höga fallfrekvensen bland äldre kräver utveckling av tillförlitliga och robusta falldetekteringssystem. Ett antal sådana system har föreslagits, med påståenden om falldetekteringsnoggrannhet på över 90 % baserade på accelerometrar och gyroskop. De flesta sådana falldetekteringsalgoritmer har dock utvecklats på grundval av observationsanalys av insamlade data, vilket leder till trösklar för fall-/icke-fallsituationer. Även om de falldetekteringsnoggrannheter som rapporteras verkar vara höga, finns det få belägg för att de föreslagna tröskelbaserade metoderna generaliserar väl med olika försökspersoner och olika strategier för insamling av data eller experimentella scenarier. Dessutom verkar få försök ha gjorts för att validera de föreslagna metoderna i verkliga scenarier eller för att leverera robusta fallbeslut i realtid. Forskningen här använder maskininlärning och särskilt beslutsträd för att upptäcka 4 typer av fall (framåt, bakåt, höger och vänster). När accelerometrar och gyroskop tillämpas på experimentella data från 8 manliga försökspersoner, diskriminerar accelerometrar och gyroskop baserade system mellan aktiviteter i det dagliga livet (ADLs) och faller med en precision av 81% och återkallar av 92%. Den föreslagna metodens prestanda och robusthet har analyserats ytterligare i termer av dess känslighet för ämnets fysiska profil och utbildningsstorlek.
På samma sätt i Ref, föreslagna falldetekteringssystem för äldre människor baserat på accelerometrar och gyroskop data.
Fall Detection with Wearable Sensors--Safe (Smart Fall Detection)
{'venue': '2011 Seventh International Conference on Intelligent Environments', 'journal': '2011 Seventh International Conference on Intelligent Environments', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}