Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hướng tới một hệ thống phát hiện và thông báo ngã tự động trên môi trường di động và lan tỏa
Tóm tắt
Trong những năm gần đây, việc sử dụng cảm biến trên các thiết bị di động trở nên rất đáng chú ý. Đặc biệt, cảm biến gia tốc có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng như theo dõi đối tượng hoặc giám sát người cao tuổi. Bài báo này trình bày một công cụ ứng dụng dựa trên cảm biến gia tốc, gọi là SensorFall, nhằm phát hiện và báo cáo gia tốc do ngã gây ra, cho phép gửi thông báo dưới dạng tin nhắn SMS, cuộc gọi điện thoại hoặc thông qua vị trí sử dụng GPS. Chúng tôi đã triển khai và xác minh SensorFall trong nhiều môi trường khác nhau, như bệnh viện hoặc cuộc sống hàng ngày bình thường của người cao tuổi, cũng như thực hiện hiệu chuẩn hệ thống để thích ứng tốt hơn với điều kiện sống của từng người. Kết quả cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả.
Từ khóa
#Cảm biến gia tốc #phát hiện ngã #hệ thống thông báo #người cao tuổi #môi trường di độngTài liệu tham khảo
Yeoh, W.-S., Wu, J.-K., Pek, I., Yong, Y.-H., Chen, X., & Waluyo, A. B. (2008). Real-time tracking of flexion angle by using wearable accelerometer sensors. In 5th International workshop on wearable and implantable body sensor networks, Chinese University of Hong Kong, China, June 1–3.
Purwar, A., Jeong, D. U., & Chung, W. Y. (2007). Activity monitoring from real-time triaxial accelerometer data using sensor network. In International conference on control, automation and systems (ICCAS), Seoul, Korea, October 17–20.
Kannus, P., et al. (1999). Fall-induced injuries and deaths among older adults. JAMA, The Journal of the American Medical Association , 281(20), 1895–1899.
Weir, E., & Culmer, L. (2004). Fall prevention in the elderly population. Canadian Medical Association Journal, 171(7). doi:10.1503/cmaj.1041381.
Tinetti, M. E. (2003). Preventing falls in elderly persons. The New England Journal of Medicine, 348(1), 42–49.
Kannus, P., Sievänen, H., Palvanen, M., Jarvinen, T., & Parkkari, J. (2005). Prevention of falls and consequent injuries in elderly people. The Lancet, 366(9500), 1885–1893.
He, Z., Liu, Z., Jin, L., Zhen, L.-X., & Huang, J.-C. (2008). Weightlessness feature—a novel feature for single triaxial accelerometer based activity recognition. In 19th International conference on pattern recognition (ICPR), Tampa, FL, USA, December 8–11.
Kunze, K., & Lukowicz, P. (2007). Using acceleration signatures from everyday activities for on-body device location. In 11th IEEE international symposium on wearable computers (ISWC), Boston, MA, USA, October 11–13.
Palma, S., Silva, H., Gamboa, H., & Mil-Homens, P. (2008). Standing jump loft time measurement. In Biosignals, Madeira, Portugal, January 28–31.
Yeoh, W.-S., Pek, I., Yong, Y.-H., Chen, X., & Waluyo, A. B. (2008). Ambulatory monitoring of human posture and walking speed using wearable accelerometer sensors. In 30th Annual international conference of the IEEE engineering in medicine and biology society, Canada, Vancouver, August 20–24.
Lee, Y., Kim, J., Son, M., & Lee, M. (2007). Implementation of accelerometer sensor module and fall detection monitoring system based on wireless sensor network. In 29th Annual international conference of the IEEE EMBS, Lyon, France, August 23–26.
Chung, W.-Y., Bhardwaj, S., Punvar, A., Lee, D.-S., & Myllylae, R. (2007). A fusion health monitoring using ECG and accelerometer sensors for elderly persons at home. In 29th Annual international conference of the IEEE EMBS, Lyon, France, August 23–26.
Bang, S. L., Kim, M., Song, S.-K., & Park, S.-J. (2008). Toward real time detection of the basic living activity in home using a wearable sensor and smart home sensors. In 30th Annual international conference of the IEEE EMBS, Vancouver, British Columbia, Canada, August 20–24.
Gafurov, D., Snekkenes, E., & Bours, P. (2007). Gait authentication and identification using wearable accelerometer sensor. In 2007 IEEE workshop on automatic identification advanced technologies, Alghero, Italy, June 7–8.
Khan, A. M., Lee, Y. K., & Kim, T.-S. (2008). Accelerometer signal-based human activity recognition using augmented autoregressive model coefficients and artificial neural nets. In 30th Annual international conference of the IEEE EMBS, Vancouver, British Columbia, Canada, August 20–24.
Gemignani, V., Bianchini, E., Faita, F., Giannoni, M., Pasanisi, E., Picano, E., & Bombardini, T. (2008). Assessment of cardiologic systole and diastole duration in exercise stress tests with a transcutaneous accelerometer sensor. In Computers in cardiology, Bologna, Italy, September 14–17.
Caporusso, N., Lasorsa, I., Rinaldi, O., & la Pietra, L. (2009). A pervasive solution for risk awareness in the context of fall prevention. In Pervasive health 2009, London, UK, April 1–3 (pp. 1–8).
Noury, N., Fleury, A., Rumeau, P., Bourke, A. K., Ó Laighin, G., & Rialle, V. (2007). Fall detection—principles and methods. In 28th Annual international conference of the IEEE EMBS, Lyon, France, August 23–28.
Huang, C.-N., Chiang, C.-Y., Chang, J.-S., Chou, Y.-C., Hong, Y.-X., Hsu, S. J., Chu, W.-C., & Chan, C.-T. (2009). Location-aware fall detection system for medical care quality improvement. In Third international conference on multimedia and ubiquitous engineering (MUE 2009), Qingdao, China, June 4–6 (pp. 477–480).
Diuh, A., Teng, D., Chen, L., Shi, Y., McCrosky, C., Basran, J., & Del Bello-Hass, V. (2009). Implementation of a physical activity monitoring system for the elderly people with built-in vital sign and fall detection. In Sixth international conference on information technology: new generations, Las Vegas, NV, USA, April 27–29 (pp. 1226–1231).
Bianchi, F., Redmond, S. J., Narayanan, M. R., Cerutti, S., Celler, B. G., & Lovell, N. H. (2009). Falls event detection using triaxial accelerometry and barometric pressure measurement. In 31th Annual international IEEE EMBS conference, Minneapolis, Minnesota, USA, September 2–6.
Estudillo-Valderrama, M. À., Roa, L. M., Reina-Tosina, J., & Naranjo-Hernández, D. (2009). Design and implementation of a distributed fall detection system—personal server. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 13(6), 874–881.
Li, Q., Stankovic, J. A., Hanson, M. A., Barth, A. T., & Lach, J. (2009). Accurate, fast fall detection using gyroscopes and accelerometer-derived posture information. In Sixth international workshop on wearable and implementable body sensor networks (BSN 2009), Berkeley, CA, USA, June 3–5 (pp. 138–143).
Zhuang, X., Huang, J., Potaminanos, G., & Hasegawa-Johnson, M. (2009). Acoustic fall detection using Gaussian mixture models and GMM supervectors. In IEEE international conference on acoustics, speech, and signal processing (ICASSP), April 19–24 (pp. 69–72).
Zhang, T., Wang, J., Liu, P., & Hou, J. (2006). Fall detection by embedding an accelerometer in cellphone and using KFD algorithm. International Journal of Computer Science and Network Security, 6(10), 277–284.