엣지-포그 클라우드 인프라를 이용한 도커 기반 지능형 낙상 탐지

보건 분야는 생명에 중요한 영역으로, 빠르고 지능적인 결정을 필요로 합니다. 인공지능 기반의 모니터링 시스템은 노인이 낙상과 같은 상황에서 도움을 줄 수 있습니다. 전자 건강(e-health)에서는 사물인터넷(IoT)의 도움을 받아 원격 모니터링에 도움이 되는 웨어러블 장치가 장착된 시스템이 있습니다. 우리가 제안하는 작품은 이용 가능한 스마트 장치의 이점을 활용하여 3층 아키텍처(엣지-포그-클라우드)를 사용하여 낙상 탐지를 보장합니다. 엣지 탐지는 전이 학습을 통해 구축된 스마트 장치에서 실행되는 압축 신경망을 사용한 비전 기반 탐지를 포함합니다. 포그의 의사결정은 센서 기반 데이터와 엣지에서의 결정을 사용하는 앙상블 학습 방법론을 포함합니다. 클라우드는 영구 저장소 및 모델 구축에 사용됩니다. 이 작업은 또한 데이터 세트 구축을 위한 이미지 증강의 이점을 활용하여 모델의 성능을 향상시킵니다. 모델은 정확성을 기준으로 평가되며, 포그 레이어의 장점은 지연 시간을 기준으로 평가됩니다. 제안된 모델은 98.5%의 정확도를 제공하며, 이는 탐지를 위한 기존 최첨단 알고리즘과 비교됩니다.