Geri Dön

Fall detection by using RGB-D camera

RGB-D kamera kullanarak düşmelerin tespit edilmesi

  1. Tez No: 449225
  2. Yazar: MUATAZ AKRAM HASSAN HASSAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TARKAN AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Dünya üzerinde yaşlı insanların oranı günden güne artmaktadır. Evde bakılan insanların %33'ünden fazlası 65 yaş ve üstüdür. Bu evde bakılan nüfusun %66'sı yılda bir veya iki kez düşme tehlikesi ile karşı karşıyadır. Düşme korkusu günlük yaşam aktivitelerini yapmalarını engellemekte ve tek başına yaşayabilme güvenlerini yitirmelerine neden olmaktadır. Ayrıca bu düşmeler ciddi yaralanmalara ve hatta ölümlere sebebiyet verebilmektedir. Bu yüzden, yaşlılara destek sağlamak amacıyla ( Bilgisayarla Görme) sistemleri insan davranışını incelemek ve normal olmayan aksiyonları saptamak için iyi bir teknik olarak kullanılabilir. Öneriler yöntem, iskelet eklemleri üzerinden bazı bilgiler elde ederek bunları sınıflandırıp düşmeleri saptayarak ve hangi sınıflandırıcının en iyisi olduğu belirlemeye dayalıdır. İskelet bilgilerini elde etmek için Kinect ve sınıflandırma için Weka kullanılmıştır. Ayrıca, kişinin özel hayatı bir etik sorun olarak görülebilmektedir. Bu amaçla kişinin kimliğini ve gizliliğini korumak için Kinect RGBD kameralar kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

The proportion of older people is increasing day by day in the world. More than 33% of home residence people are 65 years old or above and 66% of those in home care are suffering from fall one or more than one times in the year. The fall leads to the fear of doing daily life activities and the loss of confidence to live alone. In addition, It generates dangerous injuries that may lead to death sometimes. Therefore, It is necessary to provide assistance as soon as possible. The computer vision systems will give us a good technique to analyze the attitude of the person and recognize the abnormal actions. Proposed is based on extracting some features from skeleton joints and we applied it to the classifiers to detect the fall and find which classifier is the best. We utilized the kinect to get the information of skeleton and weka for classification . Also, the ethical issue is the privacy of the person. we used the Kinect RGBD cameras which deal with the depth information to protect the identity of the person and preserve his privacy.

Benzer Tezler

  1. 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. İnsan hareketi izleme teknolojilerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi

    Comparative assessment of human motion monitoring technologies

    CEMAL FATİH KUYUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE

  3. 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

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

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

    AMİR ABBAS DAVARİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARİF TANJU ERDEM

  5. 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