DOI: 10.25666/dataubfc-2024-04-09
title: Fall Detection Dataset
title: Détection de chutes

description: In order to evaluate automatic fall detection methods, we build a dataset in realistic videosurveillance setting using a single camera. The frame rate is 25 frames/s and the resolution is 320×240 pixels. The video data illustrates the main difficulties of realistic video sequences that we can find at an elderly home environment, as well as in a simplest office room. Our video sequences contain variable illumination, and typical difficulties like occlusions or cluttered and textured background. The actors performed various normal daily activities and falls. The dataset contains 191 videos that we annotated, for evaluation purpose, with extra information representing the ground-truth of the fall position in the image sequence. Then, each frame of each video is annotated : the localization of the body is manually defined using bounding boxes. This annotation allows to evaluate the classification features independently from the automatic body detection.
description: Afin d'évaluer les méthodes de détection automatique des chutes, nous construisons un ensemble de données dans un contexte réaliste de vidéosurveillance à l'aide d'une seule caméra. La fréquence d'images est de 25 images/s et la résolution de 320×240 pixels. Les données vidéo illustrent les principales difficultés des séquences vidéo réalistes que l'on peut trouver dans l'environnement d'une maison de retraite, ainsi que dans une salle de bureau la plus simple. Nos séquences vidéo contiennent un éclairage variable et des difficultés typiques telles que des occlusions ou un arrière-plan encombré et texturé. Les acteurs ont effectué diverses activités quotidiennes normales et ont fait des chutes. L'ensemble de données contient 191 vidéos que nous avons annotées, à des fins d'évaluation, avec des informations supplémentaires représentant la vérité de terrain de la position de la chute dans la séquence d'images. Ensuite, chaque image de chaque vidéo est annotée : la localisation du corps est définie manuellement à l'aide de boîtes englobantes. Cette annotation permet d'évaluer les caractéristiques de classification indépendamment de la détection automatique du corps.
description: Audience: Research
description: AdditionnalInformation: Data collected as part of the PhD thesis of Imen Charfi "Automatic human fall detection based on spatio-temporal descriptors : definition of the method, evaluation of the performance and real-time implementation", co-supervised by Johel Miteran (ImViA, university of Burgundy), Rached Tourki (university of Monastir), Julien Dubois (ImViA, university of Burgundy).
description: AdditionnalInformation: Données produites dans le cadre de la thèse d'Imen Charfi "Détection automatique de chutes de personnes basée sur des descripteurs spatio-temporels : définition de la méthode, évaluation des performances et implantation temps-réel", co-encadrée par Johel Miteran (laboratoire ImViA, université de Bourgogne), Rached Tourki (université de Monastir), Julien Dubois (laboratoire ImViA, université de Bourgogne).
description: Experimental data: Generally, the few available datasets dedicated to fall detection use the same location for testing and training. Therefore, it does not enable to evaluate the robustness of the method to the location change between traning and testing. In order to evaluate this robustness, we recorded the video of our dataset from different locations, allowing to define several evaluation protocols (« Home », « Coffee room », « Office » and « Lecture room »).
description: Données expérimentales: En général, les quelques ensembles de données disponibles consacrés à la détection des chutes utilisent le même emplacement pour les tests et l'apprentissage. Il n'est donc pas possible d'évaluer la robustesse de la méthode au changement de lieu entre l'entraînement et le test. Afin d'évaluer cette robustesse, nous avons enregistré la vidéo de notre ensemble de données à partir de différents lieux, ce qui nous a permis de définir plusieurs protocoles d'évaluation (" domicile ", " salle de café ", " bureau " et " salle de cours ").