AP-Fall: Environment-Adaptive Fall Detection via Acoustic Sensing

2025
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Buchkapitel

Erschienen in:

Verfasst von: Xiaojie Yu; Zhongxu Bao; Xu Yang; Yuqing Yin; Qiang Niu
Erschienen in: Advanced Intelligent Computing Technology and Applications
Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

Robust fall detection using acoustic signals remains a significant challenge, primarily due to background noise and non-line-of-sight (nLoS) propagation in dynamic indoor environments. This paper presents AP-Fall, a novel system that combines both audible and inaudible acoustic signals for environment-adaptive fall detection. We propose a decision fusion framework that integrates the audible and inaudible feature streams based on the signal-to-noise ratio (SNR). Specifically, we apply a joint optimization method with the minimum mutual information (MMI) criterion to determine a set of optimal SNR partition boundaries and corresponding optimal stream weights. Experimental evaluations show that AP-Fall achieves an accuracy of over 93% in various challenging conditions, demonstrating its robustness and potential for real-world deployment on household audio devices.

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Metadaten
Literatur

Titel: AP-Fall: Environment-Adaptive Fall Detection via Acoustic Sensing
Verfasst von: Xiaojie Yu
Zhongxu Bao
Xu Yang
Yuqing Yin
Qiang Niu
Verlag: Springer Nature Singapore
Buch: Advanced Intelligent Computing Technology and Applications
Print ISBN: 978-981-9698-04-2

Electronic ISBN: 978-981-9698-05-9

Copyright-Jahr: 2025
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-96-9805-9_42

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