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Smart Seismic Sensing for Indoor Fall Detection, Location and Notification
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics ( IF 7.7 ) Pub Date : 2020-02-01 , DOI: 10.1109/jbhi.2019.2907498
Jose Clemente , Fangyu Li , Maria Valero , WenZhan Song

This paper presents a novel real-time smart system performing fall detection, location, and notification based on floor vibration data produced by fall downs. Only using floor vibration as the recognition source, the system incorporates a person identification through vibration produced by footsteps to inform who is the fallen person. Our approach operates in a real-time style, which means the system recognizes a fall immediately and can identify a person with only one or two footsteps. A collaborative in-network location method is used in which sensors collaborate with each other to recognize the person walking, and more importantly, detect if the person falls down at any moment. We also introduce a voting system among sensor nodes to improve person identification accuracy. Our system is robust to identify fall downs from other possible similar events, such as jumps, door close, and objects fall down. Such a smart system can also be connected to smart commercial devices (such as Google Home or Amazon Alexa) for emergency notifications. Our approach represents an advance in smart technology for elder people who live alone. Evaluation of the system shows that it is able to detect fall downs with an acceptance rate of 95.14% (distinguishing from other possible events), and it identifies people with one or two steps in a 97.22% (higher accuracy than other methods that use more footsteps). The fall down location error is smaller than 0.27 m, which is acceptable compared with the height of a person.

中文翻译:

用于室内跌倒检测,定位和通知的智能地震感应

本文提出了一种新颖的实时智能系统,该系统基于跌倒产生的地面振动数据执行跌倒检测,定位和通知。仅使用地面振动作为识别源,该系统通过脚步产生的振动来合并人员识别,以告知谁是下落的人员。我们的方法以实时方式运行,这意味着系统可以立即识别出跌倒,并且只能识别一个或两个脚步的人。使用协作式网络内定位方法,其中传感器相互协作以识别行走的人,更重要的是,检测该人是否在任何时候跌倒。我们还引入了传感器节点之间的投票系统,以提高人员识别的准确性。我们的系统具有强大的功能,可以识别其他可能发生的类似事件(例如跳跃,关门和物体掉落)而导致的跌倒。这样的智能系统还可以连接到智能商业设备(例如Google Home或Amazon Alexa),以发出紧急通知。对于独居的老年人,我们的方法代表了智能技术的进步。对系统的评估表明,该系统能够以95.14%的接受率(与其他可能的事件有所不同)检测到跌倒,并以97.22%的比例识别一两个步骤的人(比使用更多方法的其他人更高的准确性)脚步声)。跌倒的位置误差小于0.27 m,与人的身高相比,这是可以接受的。这样的智能系统还可以连接到智能商业设备(例如Google Home或Amazon Alexa),以发出紧急通知。对于独居的老年人,我们的方法代表了智能技术的进步。对系统的评估表明,该系统能够以95.14%的接受率(与其他可能的事件有所不同)检测到跌倒,并以97.22%的比例识别一两个步骤的人(比使用更多方法的其他人更高的准确性)脚步声)。跌倒的位置误差小于0.27 m,与人的身高相比,这是可以接受的。这样的智能系统还可以连接到智能商业设备(例如Google Home或Amazon Alexa),以发出紧急通知。对于独居的老年人,我们的方法代表了智能技术的进步。对系统的评估表明,该系统能够以95.14%的接受率(与其他可能的事件有所不同)检测到跌倒,并以97.22%的比例识别一两个步骤的人(比使用更多方法的其他人更高的准确性)脚步声)。跌倒的位置误差小于0.27 m,与人的身高相比,这是可以接受的。14%(与其他可能发生的事件相区分),它以97.22%(比使用更多足迹的其他方法更高的准确度)识别出具有一两个步骤的人。跌倒的位置误差小于0.27 m,与人的身高相比,这是可以接受的。14%(与其他可能发生的事件相区分),它以97.22%(比使用更多足迹的其他方法更高的准确度)识别出具有一两个步骤的人。跌倒的位置误差小于0.27 m,与人的身高相比,这是可以接受的。
更新日期:2020-02-01
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