高準確跌倒偵測之智慧型手機演算法

Smartphone-based high accuracy algorithm for fall detection

許祐維(Yu-Wei Hsu)

指導教授 ： 趙福杉

國立臺灣大學/工學院/醫學工程學研究所/碩士(2017年)

https://doi.org/10.6342/NTU201702021

摘要

隨著人口老化而進入高齡化社會後，年長者的長照是十分重要的議題，其中跌倒之自動偵測在居家照護中是重要的環節，在年長者跌倒後可即時的偵測並通報以減少跌倒長躺後造成之影響，本論文利用智慧型手機內建感測器-加速規來實現跌倒之自動化偵測。
本論文共包含兩個系統，第一個為三特徵值跌倒偵測系統，擷取三個富含物理意義之特徵值送入支持向量機(SVM)作辨識，並使用二種正規化方法，使演算法能適用於不同廠牌之手機。另一個系統為多特徵值跌倒自動偵測系統，希望能更進一步提升第一種方法之準確度，透過計算重力方向上之加速度來獲取更適合辨識跌倒之特徵值，同時設計更符合跌倒模式之trigger key來減少進入運算之次數以節省手機之運算量。
本論文建立了高準確度之跌倒自動偵測系統，亦解決智慧型手機日常使用中沒有固定的配戴位置和方向之問題，並克服手機廠牌間之sensor差異，同時也考量了對智慧型手機合適之運算量和傳輸量。

關鍵字

跌倒偵測 ； 加速規 ； 特徵擷取 ； 支持向量機 ； 智慧型手機 ； 正規化

並列摘要

無資料

並列關鍵字

fall detection ； accelerometer ； feature extraction ； normalize ； smartphone ； support vector machine

參考文獻

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