Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 461652
  2. Yazar: NESLİHAN ÖZGE ÇİFTÇİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ OKKESİM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Biostatistics, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    363700

    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

    Türkçe

    2014

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK EROL

  2. Tez No

    397802

    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

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN

  3. Tez No

    874177

    Sezyum atomik gaz hücresinin yüksek çözünürlüklü spektroskopisi

    High resolution spectroscopy of resonance cesium atomic gas cell

    BERFİN MUHLİSE CAKLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DEMET AKTAŞ

    DOÇ. DR. RAMİZ HAMİD

  4. Tez No

    633426

    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

    Türkçe

    2020

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU

  5. Tez No

    409260

    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

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM ERSOY

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL

Geri Dön