İnsan hareketlerinin vibrasyon ve PIR algılayıcıları kullanılarak sınıflandırılması

Simple item page
buir.contributor.authorÇetin, A. Enis
buir.contributor.orcidÇetin, A. Enis|0000-0002-3449-1958
dc.citation.epage4en_US
dc.citation.spage1en_US
dc.contributor.authorYazar, Ahmeten_US
dc.contributor.authorÇetin, A. Enisen_US
dc.contributor.authorTöreyin, B. U.en_US
dc.coverage.spatialMugla, Turkey
dc.date.accessioned2016-02-08T12:13:39Z
dc.date.available2016-02-08T12:13:39Z
dc.date.issued2012-04en_US
dc.departmentDepartment of Electrical and Electronics Engineeringen_US
dc.descriptionDate of Conference: 18-20 April 2012
dc.descriptionConference name: 20th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2012
dc.description.abstractYalnız 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.
dc.description.abstractFall 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.
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-02-08T12:13:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 bilkent-research-paper.pdf: 70227 bytes, checksum: 26e812c6f5156f83f0e77b261a471b5a (MD5) Previous issue date: 2012en
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2012.6204718en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11693/28188
dc.language.isoTurkishen_US
dc.publisherIEEE
dc.relation.isversionofhttp://dx.doi.org/10.1109/SIU.2012.6204718en_US
dc.source.title20th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2012, Proceedingsen_US
dc.subjectElderly peopleen_US
dc.subjectFall detectionen_US
dc.subjectHuman activitiesen_US
dc.subjectMel frequency cepstrum coefficientsen_US
dc.subjectPassive infrareden_US
dc.subjectRegion of interesten_US
dc.subjectSeismic signalsen_US
dc.subjectDiscrete wavelet transformsen_US
dc.subjectFast Fourier transformsen_US
dc.subjectPersonal computersen_US
dc.subjectSeismologyen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.subjectSensorsen_US
dc.titleİnsan hareketlerinin vibrasyon ve PIR algılayıcıları kullanılarak sınıflandırılmasıen_US
dc.title.alternativeHuman activity classification using vibration and PIR sensorsen_US
dc.typeConference Paperen_US

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Human activity classification using vibration and PIR sensors [İnsan hareketleri̇ni̇n vi̇brasyon ve PIR algilayicilari kullanilarak siniflandirilmasi].pdf
Size:
337.84 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Full Printable Version
Download

Collections

Scholarly Publications - Electrical and Electronics Engineering