열화상 카메라를 이용한 3D 컨볼루션 신경망 기반 낙상 인식

김대언; 전봉규; 권동수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김대언 (유진기술) 전봉규 (한국과학기술원) 권동수 (한국과학기술원)

저널정보: 한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제13권 제1호

발행연도: 2018.3

수록면: 45 - 54 (10page)

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This paper presents a vision-based fall detection system to automatically monitor and detect people’s fall accidents, particularly those of elderly people or patients. For video analysis, the system should be able to extract both spatial and temporal features so that the model captures appearance and motion information simultaneously. Our approach is based on 3-dimensional convolutional neural networks, which can learn spatiotemporal features. In addition, we adopts a thermal camera in order to handle several issues regarding usability, day and night surveillance and privacy concerns. We design a pan-tilt camera with two actuators to extend the range of view. Performance is evaluated on our thermal dataset: TCL Fall Detection Dataset. The proposed model achieves 90.2% average clip accuracy which is better than other approaches.

#3D Convolutional neural networks #Fall detection #Thermal images

참고문헌 (29)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - A. L. Hendrich / 2003 / Validation of the Hendrich II Fall Risk Model: A large concurrent case/control study of hospitalized patients / Applied Nursing Research 16 (1) : 9 ~ 21

[보고서] - A. Kalache / 2007 / World Health Organisation Global Report on Falls Prevention in Older Age

[학술지(정기간행물)] - L. Z. Rubenstein / 2006 / Falls in older people: epidemiology, risk factors and strategies for prevention / Age and Ageing 35 (suppl_2) : ii37 ~ ii41

[학술지(정기간행물)] - M. Mubashir / 2013 / A survey on fall detection: Principles and approaches / Neurocomputing 100 (16) : 144 ~ 152

[학위논문] - J. G. Shin / 2011 / Prevalence and management of falls among elderly in a hospital / Hanyang University

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소속기관 한국과학기술원

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권동수

소속기관 한국과학기술원

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