Geri Dön

Fall detection for elderly people using depth video data obtained by kinect

Kinect'le elde edilen video derinlik verisi kullanılarak yaşlı insanların düşüşünün tespiti

PDF İndir

  1. Tez No: 335576
  2. Yazar: AMİR ABBAS DAVARİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ARİF TANJU ERDEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Düşme gibi anormal durumlarda otomatik algılama, özellikle yaşlı ve yalnız yaşayan insanlar için çok önemlidir. Bu durumların gerçek zamanlı algılanması düşmeyle alakalı sağlık risklerini azaltabilir. Hali hazırda Microsofts depth sensor Kinect kullanılarak anormal durumların algılanması alanında bir seri araştırmalar mevcuttur. Aşırı boyutlara sahip olan iskelet verilerinden elde edilen yalnızca derinlik görüntüleri ve özellikleri kullanılarak düşme algılama gibi alanlarda uygulandı. Bu tez derinlik kameraları kullanarak düşme olaylarının otomatik algılanmasıyla ilgili yeni bir yöntem sunuyor. Bu kamaralardan elde edilen derinlik görüntüleri, kişinin vücut lekesi ve iskelet verilerin hesaplanmasında kullanılır. Buradaki katkı ise güçlü bir özellik kümesi oluşturmak için bu verilerden alınan özellikleri kullanmaktır. Düşük sayıda fazlalıkla, bu bize doğruluğu başarmamıza yardım eder. Bu başarı gösteriyor ki insan vücudundaki leke ve iskelet verilerinin ikisinden de elde edilerek hesaplanan özellikler, düşme gibi anormal durumların algılanmasında kısmen güçlüdür.

Özet (Çeviri)

Automatic detection of unusual events such as falls is very important especially for elderly people living alone. Real-time detection of these events can reduce the health risks associated with a fall. There has been a series of ongoing researches in the ?eld of unusual event detection using the Microsoft`s depth sensor Kinect. It has been applied in areas like fall detection using only the depth images and features derived from skeletal data having exaggerated dimensionality. This thesis will propose a novel method for automatic detection of fall event by using depth cameras. Depth images generated by these cameras are used in estimating the skeletal data of a person. The contribution here is to use features extracted from this data to form a strong set of features which can help us achieve an increased precision at low redundancy. The achievements indicate that the calculated features which are derived from skeletal data are moderately powerful for detecting unusual events such as fall.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    394261

    Derinlik kameralarından elde edilen insan edimlerinin uzam-zamansal analizi

    Spatiotemporal analysis of human actions using rgb-d cameras

    FARHOOD NEGİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    PROF. DR. FERİDE AYTÜL ERÇİL

    DR. CEYHUN BURAK AKGÜL

  2. Tez No

    436493

    Derinlik kamerası ile yaşlılarda düşme tespiti

    Elderly fall detection with depth camera

    MUZAFFER ASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİH CEVDET İNCE

  3. Tez No

    467211

    Yaşlıların düşme tespiti ve bilgilendirme sistemi tasarımı

    Fall detection and notification system design for elderly people

    FİKRİ ELMAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. SERKAN TÜRKELİ

  4. Tez No

    461652

    Analyze the gyroscope and magnatometer signals to increase the success of accelerometer data for fall detection

    Düşme algılama için akselerometre verilerinin jiroskop ve manyetometre sinyalleri ile analizi

    NESLİHAN ÖZGE ÇİFTÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Biyoistatistikİstanbul Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ OKKESİM

  5. Tez No

    270487

    Wavelet transform based fall detection using wearable accelerometers

    Giyilebilir ivmeölçer kullanılarak dalgacık dönüşümü tabanlı düşme sezme

    GÖKHAN REMZİ YAVUZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. CEM ERSOY

Geri Dön