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Stürze können eines der schädlichsten Ereignisse sein, die ältere Menschen in ihrem Leben erleben können, insbesondere wenn sie allein leben. Die Auswirkungen eines Sturzes können von leichten Prellungen bis hin zu lebensverändernden Frakturen variieren und sogar tödlich werden. Ziel dieser Studie ist es, eine neuartige, kontaktlose Radarmethode zur Erkennung eines Sturzes bei älteren Menschen zu etablieren, die zu Hause leben. Die Neuheit der vorgeschlagenen Erkennungstechnik besteht in der Ausnutzung einer 1D effektiven Beschleunigung, die aus der Short Time Fourier Transform (STFT) abgeleitet wurde. Diese Technik wurde unter Verwendung eines 2,45 GHz Dauerwellenradars (CW-Radar) getestet, das mit einem softwaredefinierten Radio (SDR) und kostengünstigen, handelsüblichen Komponenten implementiert wurde. Hier präsentieren wir Testergebnisse, die Vorfälle als Stürze oder Nicht-Stürze in Sichtlinienfällen klassifizieren. Zunächst werden die Ergebnisse mit den entsprechenden Werten verglichen, die mit einem kommerziellen markerbasierten optoelektronischen Bewegungsaufzeichnungssystem mit mehreren Kameras (VICON) gemessen wurden und hohe Ähnlichkeit zeigen. Darüber hinaus wurden Echtzeitszenarien durchgeführt, um die Genauigkeit und die Anzahl der Fehlalarme der vorgeschlagenen Methode zu schätzen. Der vorgeschlagene Algorithmus hat sich als fähig erwiesen, die Power Burst Curve (PBC) als vorläufigen Faktor zu nutzen, um einen effizienten Sturzvorfallsklassifikator basierend auf der effektiven Beschleunigung zu erzeugen, während die erforderlichen Verarbeitungsressourcen minimiert werden.
Arnaoutoglou et al. (Mon,) untersuchten diese Frage.