Vi föreslår en automatisk, integritetsbevarande, falldetekteringsmetod för inomhusmiljöer, baserad på användning av Microsoft Kinect ® djupsensor, i en "på-tak" konfiguration, och på analys av djupramar. Alla element som fångas i djupscenen är igenkännliga med hjälp av en Ad-Hoc-segmenteringsalgoritm, som analyserar de råa djupdata som direkt tillhandahålls av sensorn. Systemet extraherar elementen, och implementerar en lösning för att klassificera alla blobs i scenen. Antropometriska relationer och egenskaper utnyttjas för att känna igen en eller flera mänskliga ämnen bland blobs. När en person upptäcks följs han av en spårningsalgoritm mellan olika ramar. Användningen av en referens djupram, som innehåller uppsättningen av scenen, tillåter en att extrahera ett mänskligt subjekt, även när han/hon interagerar med andra objekt, såsom stolar eller skrivbord. Dessutom beaktas problemet med blob fusion och lösas effektivt genom en inter-frame processalgoritm. Ett fall upptäcks om det djup som är förknippat med en person är nära golvet. Experimentella tester visar hur effektiv den föreslagna lösningen är, även i komplexa scenarier.
Gasparrini m.fl. REF föreslår en metod för automatisk falldetektering med Kinect-djupsensorn i toppvykonfiguration.
A Depth-Based Fall Detection System Using a Kinect® Sensor
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}