• About
  • Policies
  • What is openaccess
  • Library
  • Contact
Advanced search
      View Item 
      •   BUIR Home
      • Scholarly Publications
      • Faculty of Engineering
      • Department of Electrical and Electronics Engineering
      • View Item
      •   BUIR Home
      • Scholarly Publications
      • Faculty of Engineering
      • Department of Electrical and Electronics Engineering
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      İnsan hareketlerinin vibrasyon ve PIR algılayıcıları kullanılarak sınıflandırılması

      Thumbnail
      View / Download
      337.8 Kb
      Author
      Yazar, Ahmet
      Çetin, A. Enis
      Töreyin, B. U.
      Date
      2012-04
      Source Title
      20th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2012, Proceedings
      Publisher
      IEEE
      Pages
      [1] - [4]
      Language
      Turkish
      Type
      Conference Paper
      Item Usage Stats
      69
      views
      46
      downloads
      Metadata
      Show full item record
      Abstract
      Yalnız yaşayan yaşlı ve bakıma muhtaç kişilerin yere düşmelerinin kısa sürede tespit edilmesi önemli bir sorundur. Bu bildiride, sismik ve pasif kızılberisi algılayıcılar kullanarak, belirli bir alanda yere düşme olayının tespit edilebilmesi için bir yöntem önerilmiştir. Sınıflandırma amacıyla, hızlı Fourier dönüşümü, mel-frekansı kepstral katsayıları ve ayrık dalgacık dönüşümü teknikleri kullanılarak farklı öznitelik vektörleri çıkarılmıştır. Sismik işaretler, destek vektör makineleri ile ‘düşme’ ve ‘düşme değil’ olarak iki farklı sınıfa ayrılmıştır. Pasif kızılberisi algılayıcının, belirli bir alanda hareket eden bir kişiyi tespit etmesinden sonra, sismik algılayıcının ve pasif kızılberisi algılayıcının kararları tümleştirilerek kişinin düşüp düşmediği tespit edilmektedir. Önerdiğimiz sistem gerçek zamanlı olarak standart bir bilgisayarda çalışabilmektedir.
       
      Fall detection is an important problem for elderly people living independently and people in need of care. In this paper, a fall detection method using seismic and passive infrared (PIR) sensors is proposed. Fast Fourier transform, mel-frequency cepstrum coefficients, and discrete wavelet transform based features are extracted for classification. Seismic signals are classified into "fall" and "not a fall" classes using support vector machines. Once a moving person is detected by the PIR sensor within a region of interest, fall is detected by fusing seismic and PIR sensor decisions. The proposed system is implemented on a standard personal computer and works in real-time. © 2012 IEEE.
      Keywords
      Elderly people
      Fall detection
      Human activities
      Mel frequency cepstrum coefficients
      Passive infrared
      Region of interest
      Seismic signals
      Discrete wavelet transforms
      Fast Fourier transforms
      Personal computers
      Seismology
      Signal processing
      Sensors
      Permalink
      http://hdl.handle.net/11693/28188
      Published Version (Please cite this version)
      http://dx.doi.org/10.1109/SIU.2012.6204718
      Collections
      • Department of Electrical and Electronics Engineering 3339

      Browse

      All of BUIRCommunities & CollectionsTitlesAuthorsAdvisorsBy Issue DateKeywordsTypeDepartmentsThis CollectionTitlesAuthorsAdvisorsBy Issue DateKeywordsTypeDepartments

      My Account

      Login

      Statistics

      View Usage Statistics

      Bilkent University

      If you have trouble accessing this page and need to request an alternate format, contact the site administrator. Phone: (312) 290 1771
      Copyright © Bilkent University | Library IT

      Contact Us | Send Feedback | Off-Campus Access | Admin