Accelerometer-Based Human Fall Detection Using Convolutional Neural Networks.

Santos, Guto Leoni; Endo, Patricia Takako; Monteiro, Kayo Henrique de Carvalho; Rocha, Elisson da Silva; Silva, Ivanovitch; Lynn, Theo

Santos, Guto Leoni; Endo, Patricia Takako; Monteiro, Kayo Henrique de Carvalho; Rocha, Elisson da Silva; Silva, Ivanovitch; Lynn, Theo.

Afiliación

Santos GL; Centro de Informática, Universidade Federal de Pernambuco, Recife 50670-901, Brazil. guto.leoni@gprt.ufpe.br.
Endo PT; Universidade de Pernambuco, Recife 50100-010, Brazil. patricia.endo@upe.br.
Monteiro KHC; Business School, Dublin City University, Dublin 9, Ireland. patricia.endo@upe.br.
Rocha EDS; Universidade de Pernambuco, Recife 50100-010, Brazil. khcm@ecomp.poli.br.
Silva I; Universidade de Pernambuco, Recife 50100-010, Brazil. esr2@ecomp.poli.br.
Lynn T; Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal 59078-970, Brazil. ivan@imd.ufrn.br.

Sensors (Basel) ; 19(7)2019 Apr 06.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-30959877

Asunto(s)

Accidentes por Caídas; Redes Neurales de la Computación; Algoritmos; Técnicas Biosensibles/métodos; Aprendizaje Profundo; Humanos; Aprendizaje Automático

Palabras clave

accelerometer; convolutional neural networks; deep learning; human fall detection; sensor

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Accidentes por Caídas / Redes Neurales de la Computación Tipo de estudio: Diagnostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Brasil Pais de publicación: Suiza

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