Geri Dön

Fall detection by using RGB-D camera

RGB-D kamera kullanarak düşmelerin tespit edilmesi

  1. Tez No: 449225
  2. Yazar: MUATAZ AKRAM HASSAN HASSAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TARKAN AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Dünya üzerinde yaşlı insanların oranı günden güne artmaktadır. Evde bakılan insanların %33'ünden fazlası 65 yaş ve üstüdür. Bu evde bakılan nüfusun %66'sı yılda bir veya iki kez düşme tehlikesi ile karşı karşıyadır. Düşme korkusu günlük yaşam aktivitelerini yapmalarını engellemekte ve tek başına yaşayabilme güvenlerini yitirmelerine neden olmaktadır. Ayrıca bu düşmeler ciddi yaralanmalara ve hatta ölümlere sebebiyet verebilmektedir. Bu yüzden, yaşlılara destek sağlamak amacıyla ( Bilgisayarla Görme) sistemleri insan davranışını incelemek ve normal olmayan aksiyonları saptamak için iyi bir teknik olarak kullanılabilir. Öneriler yöntem, iskelet eklemleri üzerinden bazı bilgiler elde ederek bunları sınıflandırıp düşmeleri saptayarak ve hangi sınıflandırıcının en iyisi olduğu belirlemeye dayalıdır. İskelet bilgilerini elde etmek için Kinect ve sınıflandırma için Weka kullanılmıştır. Ayrıca, kişinin özel hayatı bir etik sorun olarak görülebilmektedir. Bu amaçla kişinin kimliğini ve gizliliğini korumak için Kinect RGBD kameralar kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

The proportion of older people is increasing day by day in the world. More than 33% of home residence people are 65 years old or above and 66% of those in home care are suffering from fall one or more than one times in the year. The fall leads to the fear of doing daily life activities and the loss of confidence to live alone. In addition, It generates dangerous injuries that may lead to death sometimes. Therefore, It is necessary to provide assistance as soon as possible. The computer vision systems will give us a good technique to analyze the attitude of the person and recognize the abnormal actions. Proposed is based on extracting some features from skeleton joints and we applied it to the classifiers to detect the fall and find which classifier is the best. We utilized the kinect to get the information of skeleton and weka for classification . Also, the ethical issue is the privacy of the person. we used the Kinect RGBD cameras which deal with the depth information to protect the identity of the person and preserve his privacy.

Benzer Tezler

  1. Derinlik kameralarından elde edilen insan edimlerinin uzam-zamansal analizi

    Spatiotemporal analysis of human actions using rgb-d cameras

    FARHOOD NEGİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    PROF. DR. FERİDE AYTÜL ERÇİL

    DR. CEYHUN BURAK AKGÜL

  2. How cryptographic implementations affect mobile agent systems

    Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği

    İSMAİL ULUKUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ANARIM

  3. İnsan hareketi izleme teknolojilerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi

    Comparative assessment of human motion monitoring technologies

    CEMAL FATİH KUYUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE

  4. Makine öğrenmesi yöntemleri ile kredi risk analizi

    Credit risk analysis using machine learning algorithms

    SACİDE KALAYCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  5. Enerji, optik sensör ve aktif gıda paketleme alanlarında kullanılmak üzere yüzeyi işlevselleştirilmiş floresans karbon noktaların geliştirilmesi

    Development of surface functionalized fluorescence carbon dots for use in energy, optical sensor, and active food packaging areas

    MELİS ÖZGE ALAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Kimya MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RÜKAN GENÇ ALTÜRK