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2021 conference-paper

Development of Wearable Device and Clustering Based Method for Detecting Falls in the Elderly

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Résumé fourni par la source

This work presents a wearable inertial sensor-based system for detecting falls in the elderly. The system is fixed on the elderly’s head to obtain stable human body acceleration. To detect a variety of falls, a K-means model based on abundant daily activity data is constructed, and then the fall samples are detected by comparing the similarity with the other non-fall samples. The system requires no fall samples for training, and achieves an accuracy of 96.8%.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Development of Wearable Device and Clustering Based Method for Detecting Falls in the Elderly
Date Crossref
12/10/2021
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Context-Aware Activity Recognition SystemsBalance, Gait, and Falls PreventionNon-Invasive Vital Sign Monitoring

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