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
- Tez No: 461652
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ OKKESİM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Biostatistics, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Düşme en bilindik tanım olarak kişinin aniden veya beklenmedik biranda denge kaybına bağlı olarak yere yığılmasıdır. Düşen kişilere bakıldığında en çok mortalite ve morbidite oranı yaşlı bireylerde görülmektedir. Bu da büyük ölçüde önlenebilen düşmelerin yaşlılar için önemli bir sağlık sorunu oluşturduğunu göstermektedir. Bireysel ve çevresel risk faktörleri kişinin düşmesine sebep olur. Bu risk faktörlerinin önceden belirlenmesi ve algılanması ile kişinin düşmesi çoğunlukla önlenebilmektedir. Bu amaçla yaralıya müdahale süresini kısaltmayı hedefleyen düşme algılayıcı sistemler geliştirilmiştir. Düşme algılayıcı sistemlerindeki en büyük beklenti düşme eyleminin günlük yaşam aktivitelerinden ayrımını kavrayabilecek hassasiyette olmasıdır. Bu çalışmada postür hakkında en doğru sinyallerin alındığı boyun bölgesine yerleştirilen, 9 eksenli hareket sensöründen jiroskop, akselerometre ve manyetometre eksen verileri alınmıştır. Alınan veriler 4 farklı düşme ve 3 farklı yanlış düşme sinyali algılanmasına sebep olan günlük yaşam aktivite senaryosu uygulanmıştır. Bu senaryolar 25-35 yaş aralığındaki üç erkek üç bayan toplam 6 kişi üzerinde tatbik edildi. Her bir sensörden alınan sinyallere ortalama değer filtresi ve normalizasyon işlemi uygulandıktan sonra ayrı ayrı sensör gruplarına ayrılarak grafiksel hale getirildi. Elde edilen bu grafikler üzerinde yapılan analizler sonucunda dokuz eksenli düşme algılama algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen bu algoritma deneklerden alınan verilerle test edilerek düşme algılama ve günlük yaşam aktivitesini ayırma konusunda %100 başarıya ulaşmıştır. Geliştirilen bu algoritmanın bir diğer artısı ise yüksek matematiksel işlem kapasitesine ihtiyaç duymadığı için düşük kapasiteli mikro denetleyici sistemlerde bile rahatlıkla kullanılabilecek yapıdadır.
Özet (Çeviri)
Fall known as the most general definition, to suddenly or unexpectedly go down onto the floor by missing balance. When looking into the falling people population, elderly people's mortality and morbidity ratio is higher then the others. It shows that on the large scale preventable falls became big health problem for elderly. Personal and peripheral-environmental risk factors are caused for falls. Generally falls can be prevented by determination and detection of these risk factors before falls. For this purpose preventable, early sensing and fall detectable systems which main target to decrease first aid applied time are developed. The signals received via sensors in the fall detection system evaluated by advanced fall detection algorithms and the condition of person is understood. Where the sensor are positioned on the body and detection of the accurate signal percentage is considerably important. The main components of the fall detection systems which sense highly accuracy of fall and distinguish falls from activities of daily living. The aim of this study is to increase of the accuracy of the fall signals with using both of the gyroscope and magnetometer signals beside the accelerometer. For this reason, fall detection sensors which have gyroscope, accelerometer and magnetometer to sense the fall, placed on necklace which is the optimum part of the body. Signals were recorded during the 4 different fall scenario and 3 different daily life activities during which caused to detect false fall signal, applied to the 25-35 years old totally 6 healthy people, half of them is woman and half of them is man. Normalization and moving average filtration are applied to taken data which are given from each sensors and separate survey of each sensor group's graphic. After analyzed these sensor's group of graphics, 9 axis fall detection algorithm is developed. Achievement of the distinguishing the daily life activities from fall is reached the %100 success by using developed algorithm. The other advantage of this developed algorithm has no need high mathematical processing capacity so can useable in low capacity micro controller systems.
Benzer Tezler
- Yatay eksenli çamaşır makinalarında titreşim ve gürültünün azaltılması amacıyla aktif ve yarı aktif kontrol uygulamalarının incelenmesi
Investigation of active and semi-active control applications for reducing vibration and noise on horizontal axis washing machines
BARIŞ CAN YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK EROL
- Yönelim çıkarımı için arm tabanlı bir gömülü sistem tasarımı ve gerçeklenmesi
Design and implementation of an arm based embedded system for estimation of the orientation
SÜLEYMAN URMAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Sezyum atomik gaz hücresinin yüksek çözünürlüklü spektroskopisi
High resolution spectroscopy of resonance cesium atomic gas cell
BERFİN MUHLİSE CAKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DEMET AKTAŞ
DOÇ. DR. RAMİZ HAMİD
- Madgwick IMU algoritması kullanılarak, ataletsel ölçü birimi ile oryantasyon analizi
Orientation analysis with inertial measurement unit by using Madgwick IMU algorithm
MEHMET FATİH ÇAKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
- User, device, orientation and position independent human activity recognition on smart phones
Akıllı telefonlar üzerinde kişi, cihaz, cihaz yönü ve pozisyonundan bağımsız eylem tanıma
YUNUS EMRE ÜSTEV
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM ERSOY
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL