Предметы одежды могут быть использованы вами для мониторинга местоположения и состояния здоровья ваших детей или бабушек и дедушек и одним из вариантов использования, особенно для пожилых людей, является обнаружение падения. Тем не менее, вполне возможно что им не нравится, и / или не всегда носят его, поэтому Центр технологий Университета Миссури разработали систему, основанную на Microsoft Kinect, двух веб – камерах и микрофонах с целью обнаружения падения, и даже возможностью предсказать падений путем анализа походки, то есть картины движения конечностей.
На рисунке выше показана часть установки с Kinect, веб-камерой и ПК, выполняющим обработку, хранящийся в шкафу.
Алгоритмы обнаружения падения полагаются на микрофон, камеру Microsoft Kinect, и систему с двумя веб-камерами, используемую для извлечения силуэтов из ортогональных представлений и построения 3D-модели для анализа. Алгоритмы анализа пассивной походки принимает данные из Kinect и системы двух веб-камерой. Система была установлена в 10 квартирах, и данные, собранные в течение 2-х лет, обнаружили, что снижение скорости походки до 5 см / с ассоциировалось с 86,3% вероятностью падения в течении следующих трех недель, и что укороченная длина шага был связана с 50,6% вероятностью падения в течение ближайших трех недель.
Вы можете увидеть Gait обнаружение в действии на видео ниже.
Подробнее об исследованиях и ссылки на научные статьи можно найти на странице посвященной данной технологии на сайте Университета Миссури.
Благодарим сайт cnx-software.com за предоставленную информацию
Оригинал статьи тут