Comparison of Wearable Sensor-based Fall Event Detection by 1-D and 2-D Convolutional Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring of the elderly people for their safety and well-being is crucial to help them to age independently in their own homes. Ubiquitous wearable sensors such as accelerometers and gyroscope have been used for monitoring activities of daily life (ADL) and fall. Traditional machine learning algorithms are currently replaced by the emerging deep learning methods to detect fall events and classify ADL. In this paper, fall event detection abilities of two recently proposed CNN architectures for fall event detection are compared. These two architectures have different receptive fields and therefore, discover different number of features for fall event detection. Performance of 1-D and 2-D versions of each of these architectures are compared using the data from two 3-axis accelerometers (large and small dynamic range), and a 3-axis gyroscopes available in a public dataset. 1-D CNN uses raw time signal while 2-D CNN uses the spectrograms of the raw signal as input. Effect of noise on the fall event detection using small dynamic range accelerometer is also studied. It is observed that 2-D CNN provides better fall event detection than 1-D CNN for all the three sensors and fall event detection is slightly better with accelerometers than with gyroscopes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».