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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Fall Detection on Embedded Platform Using Kinect and Wireless Accelerometer

verfasst von : Michal Kepski, Bogdan Kwolek

Erschienen in: Computers Helping People with Special Needs

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we demonstrate how to accomplish reliable fall detection on a low-cost embedded platform. The detection is achieved by a fuzzy inference system using Kinect and a wearable motion-sensing device that consists of accelerometer and gyroscope. The foreground objects are detected using depth images obtained by Kinect, which is able to extract such images in a room that is dark to our eyes. The system has been implemented on the PandaBoard ES and runs in real-time. It permits unobtrusive fall detection as well as preserves privacy of the user. The experimental results indicate high effectiveness of fall detection.

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Metadaten
Titel
Fall Detection on Embedded Platform Using Kinect and Wireless Accelerometer
verfasst von
Michal Kepski
Bogdan Kwolek
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-31534-3_60

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