Fall detection and activity recognition
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2014
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ALİCAN ESLEK
Danışman: YAVUZ ŞENOL
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son yıllarda yaşlı insanlarla ilgili problemler giderek daha da önem kazanmaktadır. Bu insanların ev ortamında yalnız rahatça yaşayabilmeleri, bağımsız hareket edebilmeleri ve sağlık masraflarını düşürmeleri amacıyla birçok proje geliştirilmiştir. Bu problemlerin başında düşme olayları gelmektedir ve bu düşme durumu kalça kemiği kırılması gibi insan sağlığını ölümcül derecede etkileyecek sonuçlar doğurmaktadır. Düşme sonucu meydana gelen sakatlanma veya bilinç kaybından dolayı insan hareket edebilme kabiliyetini kaybeder ve yardım çağıramayacak duruma gelebilir. Bu insanların düşmeye bağlı olarak uzun süre yerde hareketsiz kalması sakatlanma ve ölüm oranlarını ciddi şekilde artırmaktadır. Bu düşme olayları ayrıca yaşlı insanlarda korku, endişe ve depresyon gibi psikolojik etkiler yaratmaktadır. Bu düşüncelerden yola çıkarak gerçek zamanlı otomatik düşme tespiti yapan cihazlar çok önemli hale gelmektedir. Bu cihazlarla ilgili ticari hale gelmiş veya deneme aşamasında olan çalışmalar olmasına rağmen halen daha günümüzde yaygın olarak kullanılmamaktadır. Bizim çalışmamız düşme tespiti konusunda yeni bir metot ve güçlü bir düşme algoritmasına sahip düşme tespiti cihazı geliştirmeye odaklanmıştır. Düşme tespiti cihazımız günlük aktivitelerimizle (yürüme, koşma, oturma vb) düşme olayını ayırt edebilme kabiliyetine sahiptir. Bu cihaz insan vücudunda göğüs boşluğuna yerleştirilebilir şekilde tasarlanmış olup, gerçek zamanlı düşme verilerini almak için ivme ve jiroskop algılayıcıları kullanmaktadır. Ayrıca bu verileri bilgisayar ortamına aktarmak için Bluetooth cihazı kullanılmıştır. Buna ek olarak düşen kişiye tıbbi yardım götürebilmek için konum bilgileri GPS cihazı kullanılarak alınmaktadır. Bizim algoritmamız ivme ve jiroskop verilerini birlikte kullanarak düşme tespitini daha doğru ve kesin bir şekilde gerçekleştirmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca bu sistem gerçek zamanlı olup, düşük hesaplama yüküne sahiptir.