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This paper proposes a threshold-based fall recognition algorithm to discriminate between falls and activities of daily living (ADL) using a tri-axial accelerometer and a bi-axial gyroscope sensor mounted on the upper sternum. The experiment was executed ten times according to the proposed experimental protocol. The output signals of the tri-axial accelerometer and the bi-axial gyroscope were measured during eight falls and eleven ADL action sequences. The threshold values of the signal vector magnitude (SVM_Acc), angular velocity (ω_res), and angular variation (θ_res) parameter were calculated using MATHLAB. From the preliminary study, three thresholds (TH1, TH2, and TH3) were set so that the falls could be distinguished from ADL. When the parameter SVM_Acc parameter is greater than 2.5g (TH1), ω_res is greater than 1.75 rad/s (TH2), and θ_res is greater than 0.385 rad (TH3), these action sequences are recognized as falls. If at least one or more of these conditions is not satisfied, the sequence is classified as ADL.
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M. E. Tinetti / 1994 / Prevention of falls and fall injuries in elderly persons : a research agenda / Preventive Med 23:756~762
S. T. Londei / 2009 / An intelligent video monitoring system for fall detection at home : perceptions of elderly people / J. Telemedicine and Telecare 15(8):383~390
C. Rougier / 2009 / Robust video surveillance for fall detection based on human shape deformation / IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol 21(5):611~622
E. Auvinet / 2011 / Fall detection with multiple cameras : An occlusion-resistant method based on 3-D silhouette vertical distribution / IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed 15(2):290~300
M. Kangas / 2008 / Comparison of low-complexity fall detection algorithms for body attached accelerometers / Gait Posture 28:285~291
S. T. Londei / 2009 / An intelligent video monitoring system for fall detection at home : perceptions of elderly people / J. Telemedicine and Telecare 15(8):383~390
C. Rougier / 2009 / Robust video surveillance for fall detection based on human shape deformation / IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol 21(5):611~622
E. Auvinet / 2011 / Fall detection with multiple cameras : An occlusion-resistant method based on 3-D silhouette vertical distribution / IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed 15(2):290~300
M. Kangas / 2008 / Comparison of low-complexity fall detection algorithms for body attached accelerometers / Gait Posture 28:285~291
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