Key points are not available for this paper at this time.
تدهور كبير في حركة واستقلالية وجودة حياة الشخص المسن. في هذا الصدد، يقترح العمل الحالي نظام IoT جديد يستخدم شبكات استشعار لاسلكية منخفضة القدرة، والبيانات الضخمة، والحوسبة السحابية، والأجهزة الذكية لاكتشاف سقوط الأشخاص المسنين في الوضعيات الداخلية. يتم استخدام مقياس تسارع ثلاثي الأبعاد مدمج في جهاز قابل للارتداء عبر تقنية sixLowPAN لهذا الغرض وهو مكلف بجمع البيانات التي يتم جمعها من حركات الأشخاص المسنين في الوقت الحقيقي. يتم معالجة وتحليل إشارات المستشعر باستخدام نموذج تعلم آلي على بوابة IoT متقدمة لتوفير كفاءة عالية في اكتشاف السقوط. نحن نستخدم أجهزة استشعار قابلة للارتداء منخفضة التكلفة من Apache Flink وMbientLab، محرك بث مفتوح المصدر، مع شبكة قصيرة المدى بذاكرة طويلة، وتصنيف للسقوط. نقوم بفحص معدل نايكويست المثالي، وتحديد موضع المستشعر، وتغيير معلومات قنوات متعددة باستخدام مجموعة التدريب، التي تم تطويرها باستخدام مجموعة البيانات المنشورة "MobiAct." بدقة تصل إلى 95.87%، يمكن لنظام الحوسبة الطرفية لدينا اكتشاف السقوط باستخدام تحليلات تدفق البيانات في الوقت الحقيقي.
درس كولوركار وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.