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김유정 (동국대학교) 김재철 (동국대학교) 김효정 (동국대학교) 이종혁 (동국대학교) 정준호 (동국대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,591 - 1,594 (4page)

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Research is currently underway on real-time fall detection in indoor environments using pose estimation models applied to CCTV. While action recognition models exhibit high accuracy in frontal-view, they suffer from decreased accuracy when applied to CCTV footage setting at the edges of the ceiling where distortion occurs. To address this issue, this paper proposes a method for fall accident detection by combining CCTV with a radar sensor. The proposed pose estimation model combines YOLO, AlphaPose, and ST-GCN to measure seven actions (standing, walking, sitting, stand up, lying down, sitting, fall down). The data values from the radar sensor are labeled and trained using logistic regression to determine fall accidents. Additionally, weights are applied to the measurements of the seven actions.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 영상 분석과 레이더 센서를 활용한 낙상 감지 방법
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
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