ZASTOSOWANIE UCZENIA MASZYNOWEGO NA CZUJNIKACH SMARTFONÓW DO WYKRYWANIA UPADKÓW W CZASIE RZECZYWISTYM

Achraf Benba

achraf.benba@um5s.net.ma
Mohammed V University in Rabat, Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers, Electronic Systems Sensors and Nanobiotechnologies (Maroko)
https://orcid.org/0000-0001-7939-0790

Mouna Akki


Mohammed V University in Rabat, Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers, Electronic Systems Sensors and Nanobiotechnologies (Maroko)
http://orcid.org/0009-0001-8532-1158

Sara Sandabad


Hassan II University of Casablanca, Ecole Normale Supérieure de l'Enseignement Technique de Mohammadia, Electrical Engineering and Intelligent Systems (Maroko)
http://orcid.org/0000-0002-0813-6178

Abstrakt

Wraz z rosnącą popularnością smartfonów są one wyposażone w wiele czujników, takich jak GPS, mikrofony, kamery, magnetometry, akceleratory i inne, które mogą uprościć nasze codzienne życie. Jeśli chodzi o opiekę zdrowotną, smartfony mogą stać się niezastąpione. Wykrywanie upadków geriatrycznych ma kluczowe znaczenie, ponieważ nawet najmniejszy uraz może mieć śmiertelne konsekwencje. Dlatego zaproponowano wykorzystanie w naszych badaniach akcelerometrów do wykrywania upadków osób starszych. Nasz projekt polegał na opracowaniu zautomatyzowanego, ciągłego i niezawodnego systemu monitoringu, który generowałby listę osób starszych zagrożonych upadkiem i prezentował ją na stronie internetowej służb ratowniczych. Podejście to miało na celu zminimalizowanie długoterminowych skutków i szybkie ratowanie życia. Rozpoczęto od opracowania aplikacji mobilnej i za pomocą MATLABa sklasyfikowano upadki jako „upadek” lub „nie upadek”. Ostatecznie stworzono stronę internetową, która ułatwiłaby komunikację między aplikacją mobilną a MATLABem.


Słowa kluczowe:

detekcja upadku, akcelerometry smartfonów, SVM, KNN, uczenie maszynowe

Bouilly M., Thélot B.: Les accidents de la vie courante aux urgences en France métropolitaine en 2010 selon l’enquête EPAC. Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 60, 2012, S145.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.respe.2012.06.382   Google Scholar

Cherkassky V., Ma Y.: Practical selection of SVM parameters and noise estimation for SVM regression. Neural networks 17(1), 2004, 113–126 [http://doi.org/10.1016/S0893-6080(03)00169-2].
DOI: https://doi.org/10.1016/S0893-6080(03)00169-2   Google Scholar

El Attaoui A. et al.: Machine learning‐based edge‐computing on a multi‐level architecture of WSN and IoT for real‐time fall detection. IET Wireless Sensor Systems 10(6), 2020, 320–332 [http://doi.org/10.1049/iet-wss.2020.0091].
DOI: https://doi.org/10.1049/iet-wss.2020.0091   Google Scholar

Enterprise J.: HTML, PHP, dan MySQL untuk Pemula. Elex Media Komputindo 2018.
  Google Scholar

Er P. V., Tan K. K.: Non-intrusive fall detection monitoring for the elderly based on fuzzy logic. Measurement 124, 2018, 91–102 [http://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.04.009].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.04.009   Google Scholar

Fukunaga K.: Introduction to statistical pattern recognition. Elsevier 2013.
  Google Scholar

Guo G. et al.: KNN model-based approach in classification. Lecture Notes in Computer Science 2888, 2003 [http://doi.org/10.1007/978-3-540-39964-3_62].
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-39964-3_62   Google Scholar

James K.: Falls and Fall Prevention in the Elderly. West Indian Med J. 56(6), 2007, 534.
  Google Scholar

Le H. L. et al.: A novel feature set extraction based on accelerometer sensor data for improving the fall detection system. Electronics 11(7), 2022, 1030 [http://doi.org/10.3390/electronics11071030].
DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11071030   Google Scholar

Li D., Wu M.: Pattern recognition receptors in health and diseases. Signal transduction and targeted therapy 6(1), 2021, 291 [http://doi.org/10.1038/s41392-021-00687-0].
DOI: https://doi.org/10.1038/s41392-021-00687-0   Google Scholar

Noury N. et al.: Fall detection-principles and methods. 29th annual international conference of the IEEE engineering in medicine and biology society, 2007, 1663–1666 [http://doi.org/10.1109/IEMBS.2007.4352627].
DOI: https://doi.org/10.1109/IEMBS.2007.4352627   Google Scholar

Pannurat N. et al.: Automatic fall monitoring: A review. Sensors 14(7), 2014, 12900–12936 [http://doi.org/10.3390/s140712900].
DOI: https://doi.org/10.3390/s140712900   Google Scholar

Patton E. W.: MIT app inventor: Objectives, design, and development. Computational thinking education, 2019, 31–49 [http://doi.org/10.1007/978-981-13-6528-7].
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-13-6528-7_3   Google Scholar

Rashid F. A.: Simulation of SisFall Dataset for Fall Detection Using MATLAB Classifier Algorithms. 12th International Symposium on Parallel Architectures, Algorithms and Programming – PAAP, 2021, 62–68, [http://doi.org/10.1109/PAAP54281.2021.9720481].
DOI: https://doi.org/10.1109/PAAP54281.2021.9720481   Google Scholar

Sucerquia A. et al.: SisFall: A fall and movement dataset. Sensors 17(1), 2017, 198 [http://doi.org/10.3390/s17010198].
DOI: https://doi.org/10.3390/s17010198   Google Scholar

World Health Organization: Ageing, Life Course Unit. WHO global report on falls prevention in older age. World Health Organization; 2008.
  Google Scholar

Zhang S. et al.: Learning k for kNN classification. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 8(3), 2017, 1–9 [http://doi.org/10.1145/2990508].
DOI: https://doi.org/10.1145/2990508   Google Scholar


Opublikowane
2023-06-30

Cited By / Share

Benba, A., Akki, M., & Sandabad, S. (2023). ZASTOSOWANIE UCZENIA MASZYNOWEGO NA CZUJNIKACH SMARTFONÓW DO WYKRYWANIA UPADKÓW W CZASIE RZECZYWISTYM. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 13(2), 50–55. https://doi.org/10.35784/iapgos.3459

Autorzy

Achraf Benba 
achraf.benba@um5s.net.ma
Mohammed V University in Rabat, Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers, Electronic Systems Sensors and Nanobiotechnologies Maroko
https://orcid.org/0000-0001-7939-0790

Autorzy

Mouna Akki 

Mohammed V University in Rabat, Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers, Electronic Systems Sensors and Nanobiotechnologies Maroko
http://orcid.org/0009-0001-8532-1158

Autorzy

Sara Sandabad 

Hassan II University of Casablanca, Ecole Normale Supérieure de l'Enseignement Technique de Mohammadia, Electrical Engineering and Intelligent Systems Maroko
http://orcid.org/0000-0002-0813-6178

Statystyki

Abstract views: 129
PDF downloads: 143