Odabir pragova u algoritmima za detekciju pada

Sažetak na hrvatskom: Automatizirana detekcija pada se može provoditi obradom signala s troosnog akcelerometra pričvršćenog u područje kuka subjekta i provjerom postizanja graničnih vrijednosti. Za pravilan rad algoritma je potrebno optimizirati te granične vrijednosti. U radu se optimiziraju granič...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:49679/Details
Glavni autor: Pavlaković, Lovro (-)
Ostali autori: Magjarević, Ratko (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, L. Pavlaković, 2018.
Predmet:
LEADER 02724na a2200229 4500
003 HR-ZaFER
008 160221s2018 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid6143 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Pavlaković, Lovro 
245 1 0 |a Odabir pragova u algoritmima za detekciju pada :  |b završni rad /  |c Lovro Pavlaković ; [mentor Ratko Magjarević]. 
246 1 |a Threshold Selection in Fall Detection Algorithms  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b L. Pavlaković,  |c 2018. 
300 |a 25 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b preddiplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Automatika, šifra smjera: 33, datum predaje: 2018-06-15, datum završetka: 2018-07-13 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: Automatizirana detekcija pada se može provoditi obradom signala s troosnog akcelerometra pričvršćenog u područje kuka subjekta i provjerom postizanja graničnih vrijednosti. Za pravilan rad algoritma je potrebno optimizirati te granične vrijednosti. U radu se optimiziraju granične vrijednosti za dva algoritma predložena u prijašnjim radovima. Algoritmi su implementirani u Matlabu i testirani na 6 pronađenih skupova podataka koji sadrže velik broj simuliranih padova i aktivnosti svakodnevnog života. Karakteristične vrijednosti za sve padove su određene ručno i korištene u procesu optimizacije. Granične vrijednosti su odabrane odabirom percentila karakterističnih vrijednosti i postotnog odmaka za koji se ta granična vrijednost povećava. Ovim postupkom su u većini slučajeva dobivene osjetljivosti i točnosti iznad 90%. 
520 3 |a Sažetak na engleskom: Automated fall detection can be achieved using the signals from a triaxial accelerometer attached to the subject's waist and checking if the signals pass certain thresholds. The thresholds have to be optimized for the algorithm to work properly. The paper discusses the optimization of thresholds for two different algorithms proposed in other papers. The algorithms were implemented in Matlab and tested using 6 found datasets containing a large number of simulated falls and activities of daily life. Characteristic values for all the falls were determined manually and used in the optimization process. The thresholds were determined by choosing a percentile of the characteristic values and a percentage offset by which that value is increased. Using this method sensitivity and specificity of over 90% were achieved in most cases. 
653 1 |a Detekcija pada  |a granične vrijednosti  |a analiza pokreta  |a akcelerometrija 
653 1 |a Fall detection  |a thresholds  |a movement analysis  |a accelerometry 
700 1 |a Magjarević, Ratko  |4 ths 
942 |c Z 
999 |c 49679  |d 49679