GeriatricCare 4.0: A Novel 3D Context-Based CareVision Framework for Fall Detection, Fall Classification and Fall Alerts for Elderlies
Notice bibliographique
Résumé
Falls can cause severe injuries, if an elderly person has a "long-life."In the presented research work, we have applied the widely known benchmark dataset "L2ei" and the customized "Geriatric-2000" dataset, which contains more than 6,000 elderly fall video sequences.The 25 human skeleton features are extracted using the customized 3D Open Pose methodology.The proposed research work presents a customized 3D Context-based LSTM-CNN enabled CareVision framework for fall position classification for elderlies.Furthermore, the proposed research work is compared with other customized AI-enabled computer vision approaches such as Fine KNN, Medium KNN, Decision Tree, long shortterm memory network (LSTM), Bi-LSTM and Recurrent Neural Network (RNN).The proposed 3D CareVision Framework has achieved an accuracy of 98.23 percent and a ROC value of 0.96.The indicated results demonstrate the efficiency and reliability of the proposed 3D CareVision Framework for elderly fall position classifications.The proposed 3D CareVision Framework will assist elderly personnels in case of emergencies and notify house members by sending emergency fall alerts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».