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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.4
- 수록면
- 19 - 24 (6page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2016.14.4.19
이용수
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최근 고령화 사회가 급속도로 진행됨에 따라 노인들의 낙상 사고가 우리 사회의 중요한 문제로 대두되고 있다. 노인의 생활안전 사고 유형 중 가장 높은 비율을 차지하는 낙상은 50% 이상이 가정에서 발생하는 것으로 조사되었다. 독거노인의 비율이 늘어남에 따라 낙상으로 인한 사고의 발생률은 더 높아질 것이다. 본 논문에서는 낙상 사고를 검출하고, 위험상황을 알리기 위해 RGB 카메라를 이용하여 실시간으로 낙상을 판별하는 방법을 제안한다. 차 영상을 통해 얻은 사람의 실루엣에 2D 바운딩 박스를 설정하고 2D 바운딩 박스의 변화에 따라 낙상을 판별하였다. 실험 결과 96.3%의 낙상 검출률과 98.03%의 정확도를 나타냄을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 낙상 검출 알고리즘
Ⅲ. 성능 평가 및 분석
Ⅳ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
http://www.cdc.gov/. [Accessed: Nov. 30, 2015]
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H. Foroughi, A. Rezvanian, and A. Paziraee, "Robust Fall Detection using Human Shape and Multi-Class Support Vector Machine", Computer Vision, Graphics & Image Processing, Sixth Indian Conference on. IEEE, pp. 413-420, Dec. 2008.
V. Bevilacqua, N. Nuzzolese, D. Barone, M. Pantaleo, M. Suma, D. D’Ambruoso, A. Volpe, C. Loconsole, and F. Stroppa, "Fall Detection in Indoor Environment with Kinect Sensor", Innovations in intelligent Systems and Applications Proceedings, International Symposium on. IEEE, pp. 319-324, June 2014.
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