오픈소스 하드웨어와 RGB 카메라를 이용한 낙상 검출 시스템

황세현; 반성범

doi:10.14801/jkiit.2016.14.4.19

오픈소스 하드웨어와 RGB 카메라를 이용한 낙상 검출 시스템

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Fall Detection System Using the Open Source Hardware and RGB Camera

자료유형: 학술저널

저자정보: 황세현 (조선대학교) 반성범 (조선대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제14권 제4호(JKIIT, Vol.14, No.4) KCI Accredited Journals

발행연도: 2016.4

수록면: 19 - 24 (6page)

DOI: 10.14801/jkiit.2016.14.4.19

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오픈소스 하드웨어와 RGB 카메라를 이용한 낙상 검출 시스템

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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.

#fall detection #abnormal action #open-source hardware

참고문헌 (8)

참고문헌 신청

http://www.cdc.gov/. [Accessed: Nov. 30, 2015] U. Lindemann, A. Hock, M. Stuber, W. Keck, and C. Becker, "Evaluation of a Fall Detector based on Accelerometers: A Pilot Study", Medical and Biological Engineering and Computing, Vol. 43, No. 5, pp. 548-551, Oct. 2005.

N. S. Kim, "An Efficient Methodology of Fall Detection for Ubiquitous Healthcare", Journal of KIIT, Vol. 8, No. 3, pp. 133-140, Aug. 2010.

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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