Wavelet Transform Based Fall Detection Using Wearable Accelerometers
Summary:
Falls are identified as a major health risk, especially for the elderly people and are considered a major obstacle to independent living. Quick medical response is desired in case of a fall event. However, the fall may leave the elderly person in such a state that the elderly may be unable to call for help on his/her own. Automatic and fast detection of falls would decrease the health risks associated with the falls and would make inde- pendent living safer for the elderly people. In this thesis, we propose an automatic fall detection system that uses a wearable accelerometer and incorporates wavelet trans- form as a feature extraction method. We conducted experiments to investigate the performance of the system under the e ? ect of several factors including fall properties, selection of wavelet transform parameters and sensor platform types. Results indicate that our proposed approach is robust with high fall detection performance. The fall detection mechanism was realized using the wearable sensors that were part of an indoor monitoring environment, namely WeCare. WeCare not only provided the necessary sensing capabilities for the fall detection but it also made available several communication and noti ? cation methods. Using these methods, we were able to notify caregivers in case of fall detection. In this thesis, we also describe the WeCare system and the integration of our fall detection study into it.
Özet:
Düşme, özellikle yaşlılar için, önemli bir risk ve yaşlıların bağımsız yaşamı önünde bir engel olarak belirlenmiştir. Bir düşme durumunda hızlı müdahale gerekmektedir, fakat düşmeden kaynaklanan sebeplerle düşen kişi kendi başına yardım çağıramayacak durumda olabilir. Düşme durumlarının hızlı ve otomatik bir şekilde algılanması, düşme kaynaklı sağlık risklerini azaltacağı gibi yaşlılar için bağımsız ya¸ santıyı daha güvenli hale getirecek ve bağımsız yaşam önündeki bu engeli kaldıracaktır. Bu tezde otomatik düşme sezme amacı ile giyilebilir ivmeölçer kullanan dalgacık dönü¸ sümü tabanlı bir yöntem önermekteyiz. Ayrıca çeşitli etmenlerin düşme sezme yönteminin başarımına olan etkisini incelemek amacı ile çok sayıda deney yapılmış olup, bunların sonuçları da bu tezde verilmektedir. Sonuçlar önerilen yöntemin pek çok farklı etmenin etkisi altında yüksek başarım gösterdiğine işaret etmektedir. Bahsedilen düşme sezme yöntemi, WeCare adı verilen bir sağlık gözetimi ortamının parçası olan giyilebilir ivmeölçerler kullanılarak gerçeklenmiştir. WeCare düşme sezme için gereken algılama yeteneklerini sunmakla kalmayıp, çeşitli iletişim ve uyarı yöntemlerini de kullanıma açmaktadır. Bu yöntemleri kullanarak düşme sezilmesi durumunda bakıcılara ve ilgili kişilere uyarı gönderilerek bu kişilerin hızla durumdan haberdar edilmesi sağlanmaktadır. Bu tezin bir parçası olarak WeCare ortamının yapısı ve düşme sezme yönteminin bu ortama eklenmesi de anlatılacaktır.