prikaz prve stranice dokumenta Metoda klasifikacije i prepoznavanja položaja pri padu i nekim pokretima iz dnevnog života
No public access
undergraduate thesis
Metoda klasifikacije i prepoznavanja položaja pri padu i nekim pokretima iz dnevnog života
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. urn:nbn:hr:168:307252
Krušić, Vida
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Krušić, V. (2023). Metoda klasifikacije i prepoznavanja položaja pri padu i nekim pokretima iz dnevnog života (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:307252

Krušić, Vida. "Metoda klasifikacije i prepoznavanja položaja pri padu i nekim pokretima iz dnevnog života." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:307252

Krušić, Vida. "Metoda klasifikacije i prepoznavanja položaja pri padu i nekim pokretima iz dnevnog života." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:307252

Krušić, V. (2023). 'Metoda klasifikacije i prepoznavanja položaja pri padu i nekim pokretima iz dnevnog života', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 25 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:307252

Krušić V. Metoda klasifikacije i prepoznavanja položaja pri padu i nekim pokretima iz dnevnog života [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2023 [cited 2024 December 25] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:307252

V. Krušić, "Metoda klasifikacije i prepoznavanja položaja pri padu i nekim pokretima iz dnevnog života", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2023. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:307252

Metadata
TitleMetoda klasifikacije i prepoznavanja položaja pri padu i nekim pokretima iz dnevnog života
Title (english)The method of classification and recognition of position during a fall and some movements from everyday life
AuthorVida Krušić
MentorRatko Magjarević (mentor)
Committee memberRatko Magjarević (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDavorin Ambruš (član povjerenstva)
Committee memberKrunoslav Jurčić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2023-06-30, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Ideja ovog rada bila je istražiti mogućnost poboljšanja klasifikacije i točnosti prepoznavanja položaja tijela pri simuliranom padu i sjedanju odnosno ustajanju. Istraženo je jeli moguće to poboljšanje ostvariti uporabom waveleta. Prvo je bilo potrebno odabrati vrstu waveleta koja će se koristiti te je za to korišten programski jezik Matlab u kojemu je nekoliko testnih signala AVM-a transformirano različitim wavelet funkcijama te su uspoređivani kako bi se vidjelo koja najbolje ističe trenutak pada. To je Rickerov, tzv. „Mexican hat“ wavelet koji je u programskom jeziku Python primijenjen na sve ulazne signale te je pomoću njega na svakom signalu pronađen, odnosno na nekima nije pronađen, pad. Rezultati su pokazali da je ovakva metoda određivanja trenutka pada precizna u više od 97% slučajeva što je dovoljno da bi bilo korisno za uporabu u stvarnim sustavima koji bi se koristili za detekciju pada što bi moglo biti korisno pri skrbi o starijim ili ozlijeđenim osobama koje nemaju mogućnost cjelodnevne skrbi.
Abstract (english)
The idea of this work was to investigate the possibility of improving the classification and recognition accuracy of the body position during a simulated fall, sitting and standing up. It was investigated whether it is possible to achieve this improvement by using wavelets. First, it was necessary to choose the type of wavelet to be used. For this the Matlab programming language was used, in which several test signals of the AVM were transformed by different wavelet functions and compared to see which best highlights the moment of fall. It is Ricker's, the so-called The "Mexican hat" wavelet, which was applied in the Python programming language to all input signals. Using it, the fall was found, or missed, on each signal. The results showed that this method of determining the moment of a fall is accurate in more than 97% of cases, which is enough to be useful for use in real systems that would be used for fall detection, which could be useful in the care of elderly or injured people who do not have the possibility of all-day care.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:307252
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-07-13 10:14:19