Algorithmic Overview: Seizario uses

Algorithmic Overview: Seizario uses the movement sensor of the smartphone, coupled with optimized mobile algorithms for detection. The algorithms utilize the tri-axial (3D) accelerometer, total force, vectorgeometry, moving averages, and optimal thresholds to detect seizure convulsions and falls. Fig 2 shows the accelerometer readings for walking vs. seizure, while Fig 3 shows the various phases of a person fall. As illustrated in these figures, there are distinct characteristics of seizure convulsions and falls, different from everyday activities (e.g., walking, up/down stairs).One main design goal of our mobile algorithms is to beable to clearly distinguish emergency-related activities from normal activities.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภาพรวมอัลกอริทึม: Seizario ใช้เซ็นเซอร์การเคลื่อนไหวของสมาร์ทโฟน ควบคู่ไปกับอัลกอริทึมมือถือเหมาะสำหรับการตรวจสอบ ขั้นตอนวิธีการใช้มาตรวัดความเร่ง (3D) ตรีแกน รวม บังคับ vectorgeometry เฉลี่ย และเกณฑ์ที่เหมาะสมเพื่อตรวจสอบอาการชักชักและน้ำตก รูปที่ 2 แสดงการอ่านมาตรวัดความเร่งการเดินเจอชัก ในขณะที่รูปที่ 3 แสดงขั้นตอนต่าง ๆ ในการคนล้ม ดังที่แสดงในตัวเลขเหล่านี้ มีลักษณะแตกต่างกันของชักชักและน้ำตก แตกต่างจากกิจกรรมประจำวัน (เช่น เดิน ขึ้น/ลงบันได) หนึ่งในเป้าหมายหลักของอัลกอริทึมของเรามือถือคือการ beable ชัดเจนแยกแยะกิจกรรมฉุกเฉินจากกิจกรรมตามปกติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัลกอริทึมภาพรวม: Seizario ใช้เซ็นเซอร์การเคลื่อนไหวของมาร์ทโฟนควบคู่ไปกับการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนวิธีการโทรศัพท์มือถือสำหรับการตรวจสอบ ขั้นตอนวิธีการใช้ไตรแกน (3D) accelerometer แรงรวม vectorgeometry, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเกณฑ์ที่ดีที่สุดในการตรวจสอบการจับกุมชักและฟอลส์ รูปที่ 2 แสดงให้เห็นว่าการอ่าน accelerometer สำหรับการเดินกับการจับกุมในขณะที่รูปที่ 3 แสดงให้เห็นถึงขั้นตอนต่างๆของบุคคลในฤดูใบไม้ร่วง ดังแสดงในตัวเลขเหล่านี้มีลักษณะที่แตกต่างของการชักชักและตกแตกต่างจากกิจกรรมประจำวัน (เช่นการเดินขึ้น / ลงบันได) เป้าหมายการออกแบบ .one หลักของอัลกอริทึมมือถือของเราคือการ beable จะแยกแยะกิจกรรมฉุกเฉินที่เกี่ยวข้องอย่างชัดเจนจาก กิจกรรมตามปกติ