Fall detection by using RGB-D camera
RGB-D kamera kullanarak düşmelerin tespit edilmesi
- Tez No: 449225
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TARKAN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Derinlik kameralarından elde edilen insan edimlerinin uzam-zamansal analizi
Spatiotemporal analysis of human actions using rgb-d cameras
FARHOOD NEGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiPROF. DR. FERİDE AYTÜL ERÇİL
DR. CEYHUN BURAK AKGÜL
- İnsan hareketi izleme teknolojilerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi
Comparative assessment of human motion monitoring technologies
CEMAL FATİH KUYUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- 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
2016
Biyoistatistikİstanbul ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ OKKESİM
- 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
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF TANJU ERDEM
- Yaşlıların düşme tespiti ve bilgilendirme sistemi tasarımı
Fall detection and notification system design for elderly people
FİKRİ ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SERKAN TÜRKELİ