Abstrakt. Fall är några av de vanligaste skadekällorna bland äldre. Ett fall är särskilt kritiskt när den äldre personen skadas och inte kan kalla på hjälp. Detta problem tas upp av många falldetekteringssystem, men de fokuserar ofta på isolerade fall under begränsade förhållanden och försummar komplexa, verkliga situationer. I detta papper studeras en kombination av kroppsförbrukade tröghets- och lokaliseringssensorer för falldetektering. En ny kontextbaserad metod som utnyttjar informationen från båda typerna av sensorer är utformad. Utvärderingen görs på ett verkligt scenario, inklusive snabba fall, långsamma fall och fall liknande situationer som är svåra att skilja från fall. Alla möjliga kombinationer av sex tröghets- och fyra lägessensorer testas. Resultaten visar att i) kontextbaserat resonemang avsevärt förbättrar prestandan; ii) en kombination av två typer av sensorer i ett enda fysiskt sensorhölje verkar vara den bästa praktiska lösningen.
Gjoreski m.fl. REF studerar en kombination av tröghets- och lokaliseringssensorer, och Random Forest Classifier introduceras för att upptäcka fall.
Context-Based Fall Detection using Inertial and Location Sensors
{'venue': 'AmI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}