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Open Source Implementation for Fall Classification and Fall Detection Systems

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Hiram Ponce
Lourdes Martínez-Villaseñor
José Núñez-Martínez
Ernesto Moya-Albor
Jorge Brieva
Erschienen in
Challenges and Trends in Multimodal Fall Detection for Healthcare
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Verteiltes soziales Kodieren hat Softwareentwicklern viele Vorteile gebracht. Open-Source-Code und öffentlich verfügbare Datensätze können die Entwicklung von Sturzerkennungs- und Sturzklassifikationssystemen effektiv nutzen. Diese Systeme können dazu beitragen, die Zeit zu verbessern, in der eine Person nach einem Sturz Hilfe erhält. Viele der simulierten Sturzdatensätze berücksichtigen unterschiedliche Arten von Stürzen, aber nur sehr wenige Sturzerkennungssysteme identifizieren und unterscheiden tatsächlich zwischen den einzelnen Kategorien von Stürzen. In diesem Kapitel stellen wir eine Open-Source-Implementierung für Sturzklassifikations- und -erkennungssysteme unter Verwendung des öffentlichen UP-Fall-Erkennungsdatensatzes vor. Diese Implementierung umfasst eine Reihe offener Codes, die in einem GitHub-Repository für den vollen Zugriff gespeichert sind, und bietet ein Tutorial für die Verwendung der Codes und ein prägnantes Beispiel für ihre Anwendung.
Mit KI übersetzt

Electronic supplementary material

The online version of this chapter (https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-030-38748-8_​1) contains supplementary material, which is available to authorized users.

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Titel
Open Source Implementation for Fall Classification and Fall Detection Systems
Verfasst von
Hiram Ponce
Lourdes Martínez-Villaseñor
José Núñez-Martínez
Ernesto Moya-Albor
Jorge Brieva
Copyright-Jahr
2020
Buch
Challenges and Trends in Multimodal Fall Detection for Healthcare

Print ISBN: 978-3-030-38747-1

Electronic ISBN: 978-3-030-38748-8

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-38748-8_1
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