CareFall：基于可穿戴设备与人工智能方法的跌倒自动检测
机器学习
2023-07-12 v1 信号处理
摘要
人口老龄化导致社会中跌倒事件日益增多，影响全球公共卫生。本文提出 CareFall，一种基于可穿戴设备与人工智能（AI）方法的跌倒检测系统（FDS）。CareFall 考虑从智能手表提取的加速度计与陀螺仪时间信号。采用两种不同方法进行特征提取与分类：i) 基于阈值，ii) 基于机器学习。在两个公开数据库上的实验结果表明，结合加速度计与陀螺仪信息的基于机器学习方法在准确率、灵敏度与特异度上均优于基于阈值的方法。本研究有助于设计智能且用户友好的方案，以减轻老年人跌倒的负面后果。
引用
@article{arxiv.2307.05275,
title = {CareFall: Automatic Fall Detection through Wearable Devices and AI Methods},
author = {Juan Carlos Ruiz-Garcia and Ruben Tolosana and Ruben Vera-Rodriguez and Carlos Moro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.05275},
year = {2023}
}
备注
3 pages, 1 figure, 2 tables