Geri Dön

M.S. Kinect sensörü ile yürüyüş bozukluğu tespiti

Gait disorder detection with M.S. Kinect sensor

  1. Tez No: 470069
  2. Yazar: HALİT TALHA TÜRE
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. EDİZ ŞAYKOL
  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: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Beykent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Bu çalışmada Kinect algılayıcı kullanılarak key-frame tabanlı bir yaklaşım ile yürüyüş bozukluklarının tespitinin gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Yürüyüş iki ana fazda incelenir. Çalışma içerisinde incelenen fazlar duruş ve salınım fazlarıdır. Yürüyüş fazlarının belirlenmesinde ayak bileğinin kalça konumuna olan maksimum uzaklığı kullanılmıştır. Görüntü çerçeveleri bu fazlar algılandığında görüntüdeki vücutlara ait her bir bacağın yürüyüş fazı ile etiketlenir. Daha sonra her bir bacağın içinde bulunduğu faza göre kinematik öznitelikleri hesaplanır. Hesaplanmış olan kinematik öznitelikler ise her bir yürüyüş bozukluğu için modellenmiş sonlu durum otomatlarının girdisi olarak kullanılır. Sonlu durum otomatları vasıtasıyla zamansal sıralı çerçevelerdeki kinematik değerlerin geçişleri neticesinde yürüyüş bozuklukları tespit edilmiş olur. Bu çalışma sonuç itibariyle ucuz ve taşınabilir bir sensör vasıtasıyla yürüyüş bozukluklarının yer üstünde yapılan yürüyüş devirlerini tespit etmenin ve bu devirler esnasında bilinen bir yürüyüş bozukluğunu karakterize eden kinematik anormallikler varsa yürüyüş bozukluğunun tespit edilmesinin mümkün olduğunu ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

In this study, detection of the gait disorders is aimed by using a Kinect sensor along with a key-frame based approach. Gait is evaluated as two major phases. The phases that's been evaluated in this study are stance and swing phases. In order to determine the gait phase, maximum distance value of the ankle relative to hip center joint is used. Frames are labeled with the gait phase of each leg of the bodies inside the view. Afterwards kinematic features of each leg according to the phases they are in are calculated. The calculated kinematic features are used as the input to the finite state automaton that's been modeled for each gait disorder. By the help of finite state automaton, at the end of the transitions of kinematic values inside the spatio-temporal frames, gait disorders are recognized. Eventually this study introduces that the detection of over-ground gait cycles and the detection of the gait disorders, if there is any kinematic anomaly that characterizes a known gait disorder during the gait cycles, are possible by the use of an inexpensive and portable sensor

Benzer Tezler

  1. Real time indoor environment modeling

    Gerçek zamanlı iç mekan modelleme

    DENİZ BEKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYeditepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM ÜNSALAN

  2. Fizik terapi egzersiz tiplerinin tanınması ve takip edilmesi için bir bilgisayarla görme yöntemi

    A computer vision approach to recognize and to track the types of physiotherapy exercises

    İLKTAN AR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF SİNAN AKGÜL

  3. Süt sağım robotu tasarım ve imalatı

    Desinging and manufacturing of milking robot

    HULUSİ ÖZÜDURUK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU

  4. Dudak hareket özellikleri kullanılarak Türkçe kelimelerin sınıflandırılması.

    Classification of Turkish words by using lip motion features.

    ALPER YARGIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUZAFFER DOĞAN

  5. Kınect algılayıcı kullanarak insan davranışlarının insansı robotlara öğretilmesi

    Teaching human gestures to humanoid robots by using kinect sensor

    EMREHAN YAVŞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Mekatronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYŞEGÜL UÇAR