Fall is a leading cause of accidental injury deaths
and a key cause of significant health problems, especially for
elderly people who live alone. To assist those people for seeking
help when falling and keeping records of key daily movements,
we propose a simple yet effective system to monitor the daily
activities and in-house locations using smartphone. We also test
the system for the optimum arrangement of our Wi-Fi access
points. First, the data mining classification is applied through the
threshold model to detect the common activities like sitting,
standing, lying down, walking, running, walking up/downstairs,
falling, and in-house locations. Then the system gives out a warning
when unhealthy activities or falls are detected, using an alarm
sound and short messages sent to those who are in contact or
caretakers. In addition, it provides various forms of visualization
such as a health risk level summary, daily activity summary, and
in-house location summary.
ตกลงเป็นสาเหตุของอุบัติเหตุเสียชีวิตและสาเหตุสำคัญของปัญหาสุขภาพที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้สูงอายุที่อาศัยอยู่คนเดียว เพื่อช่วยเหลือประชาชนผู้แสวงหาช่วยเมื่อล้มและบันทึกความเคลื่อนไหวรายวัน คีย์เราเสนอระบบที่เรียบง่าย แต่มีประสิทธิภาพในการตรวจสอบทุกวันกิจกรรมและสถานที่ในการใช้มาร์ทโฟน นอกจากนี้เรายังทดสอบระบบการจัดเรียงที่เหมาะสมของการเข้าถึง Wi Fi ของเราจุด แรก , เหมืองข้อมูลการจำแนกจะใช้ผ่านธรณีประตูแบบตรวจสอบกิจกรรมทั่วไป เช่น นั่งยืน , นั่ง , เดิน , วิ่ง , เดินขึ้น / ข้างล่างตก และที่ตั้งของโรงแรม จากนั้นระบบก็จะเตือนเมื่อกิจกรรมหรือตกไม่ตรวจพบการใช้นาฬิกาปลุกเสียงและข้อความสั้นส่งถึงผู้ติดต่อหรือผู้ดูแล . นอกจากนี้ยังมีหลายรูปแบบของการแสดงภาพประกอบเพลงเช่น ระดับความเสี่ยงสุขภาพสรุป , สรุปกิจกรรมประจำวันสรุปสถานที่ภายใน
การแปล กรุณารอสักครู่..
