저해상도 적외선 이미지 기반 실시간 노인 낙상 검출
Real-Time Fall Detection for the Elderly Based on Low-Resolution Infrared Images
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초록
현대 사회에서 노인 인구의 비율은 점차 증가하여 헬스 케어에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 낙상은 노인 인구의 주요 상해원인으로, 본 논문은 저해상도 적외선 이미지를 사용하여 노인의 낙상을 실시간으로 감지하는 심층신경망 기반 낙상 탐지 시스템을제안한다. 저가형 적외선 장비를 사용하여 영상을 취득함으로써 비용 절감 및 사생활 문제를 해결하였으며, 그럼에도 높은 수준의인식 성능을 유지하기 위해 낙상의 흐름을 효과적으로 인식하는 다중 프레임 입력 기반 합성곱-LSTM 모델을 설계하였다. 이는eHomeSeniors 낙상 탐지 데이터 셋에 96.1%의 정확도를 달성하여 제안하는 저비용의 사생활 보장 낙상탐지 시스템의 성능을 증명한다.
Abstract
In modern society, the proportion of elderly population is gradually increasing, leading to a rising demand forhealthcare. Falls are a major cause of injury among the elderly, and this paper proposes a deep neural networkasedfall detection system that uses low-resolution infrared images to detect falls in real-time. By acquiring imagesthrough cost-effective infrared equipment, we address both cost reduction and privacy issues, yet maintain highrecognition performance by designing a convolutional-LSTM model that effectively recognizes the flow of fallsthrough multi-frame input. This approach achieved 96.1% accuracy on the eHomeSeniors fall detection dataset,demonstrating the performance of the proposed cost-effective, privacy-preserving fall detection system.
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