Yalnız yaşayan yaşlılar ve risk grubu hastalar için düşme tespit sisteminin geliştirilmesi
Development of a fall detection system for the elderly and risk group patients living alone
Yazar: HAMZA ERGÜDER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNCAY UZUN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Dünya genelinde ya¸slı nüfusunun arttıgı ve önümüzdeki yıllarda da artmaya devam edecegi öngörülmektedir. Bu nedenle tedavi ve bakım ihtiyacı da artmaktadır. Ya¸slı nüfusun bakımı sırasında dü¸smelerin takip edilmesi temel görevlerdendir. 2016 yılında Amerika'da yapılan ara¸stırmada her yıl 65 ya¸s üstü 4 ki¸siden birinin
dü¸smeye baglı acil servise geldi ˘ gi tespit edilmi¸stir. Dü¸smeye ba ˘ glı ölüm oranının ˘
da giderek arttıgı gözlemlenmi¸stir. Ayrıca dü¸smenin erken tespiti, ya¸sanabilecek ˘
fiziksel ve psikolojik travmaların önüne geçebilmektedir. Bu nokta da dü¸sme takibi
yapan bir sistemin geli¸stirilmesi bu sorunun çözümünde önemli bir adım olacaktır.
Bu sistem, hastanın acil tıbbi müdahaleye ihtiyacı olup olmadıgını belirlemeye ˘
imkan saglayacaktır. ˘
Bu tez çalı¸smasında, video görüntüleri üzerinden dü¸smeleri tespit etmek
için tasarlanmı¸s bir algoritmanın olu¸sturulmasına odaklanılmaktadır. Alınan
yakla¸sım yenilikçi olup, kamera görüntülerinden gerçek zamanlı dü¸sme algılamayı
amaçlamaktadır. Çalı¸smanın öncelikli hedefi, minimum donanım gereksinimiyle
gerçek zamanlı i¸slemeyi saglarken dü¸sme tespitinde yüksek do ˘ gruluk elde ˘
etmektir. Metodolojiyi farklı kılan ¸sey, sensörlere veya giyilebilir cihazlara olan
ihtiyacı ortadan kaldırarak geleneksel uygulamalardan ayrılması, dolayısıyla önceki
literatürde bulunan sınırlamaları ele alması ve bunların üstesinden gelmesidir.
Önerilen yöntemin ayırt edici bir özelligi, hızdan ödün vermeden mevcut ˘
yakla¸sımları dogruluk açısından a¸sma yetene ˘ gidir. Dört önemli veri seti (Rzeszow ˘
ix
Üniversitesi Dü¸sme Tespit Veri Seti(URFD), UP-Fall Dü¸sme Tespit Veri Seti, Le2i
Dü¸sme Tespit Veri Seti ve NTU RGB+D 60 Veri Seti) ile yürütülen kapsamlı
deneysel analiz, yöntemin üstün performansını dogrulamaktadır. ˘
Çalı¸sma, özellikle sunulan modelin etkinligini vurgulamakta ve kapsamlı ˘
dü¸sme tespiti için zamansal iskelet eklemi girdilerini görüntülere dönü¸stürmenin
öneminin altını çizmektedir. Bu dönü¸süm, çe¸sitli veri kümelerinde insan
eylemlerinin standartla¸stırılmı¸s bir temsilini saglayarak yakla¸sımın sa ˘ glamlı ˘ gını ve ˘
uyarlanabilirligini artırmaktadır. Sonuçlar, yüksek do ˘ gruluklu, dü¸sük gecikmeli ˘
dü¸sme tespitinin yalnızca kamera görüntüleri i¸slenmesi yoluyla mümkün oldugunu ˘
ortaya koyarak yakla¸sımın etkinligini do ˘ grulamaktadır. Bu bulguları sunarak, ˘
metodolojide önemli bir ilerlemeye i¸saret ederek mevcut ara¸stırmalara katkıda
bulunulmaktadır.
Anahtar Kelimeler: Görüntü i¸sleme, dü¸sme tespiti, yapay sinir agları.

Abstract:
The world's population is aging, and this trend is expected to continue in the coming years. This increase in the elderly population has led to an increased need for treatment and care. One of the fundamental tasks of caring for this population is monitoring their falls. A study conducted in the United States in 2016 found that one in four people over the age of 65 falls to the emergency department each year. The death rate from falls is also increasing. Early detection of falls can prevent physical and psychological trauma. Therefore, developing a system that can detect falls is considered an important step in addressing this problem. It will allow the assessment of whether the patient needs immediate medical intervention. 

This thesis focuses on the creation of an algorithm designed to detect falls through video images. The approach taken is innovative and aims at real-time fall detection from camera feeds. The primary goal of the work is to achieve high accuracy in fall detection while providing real-time processing with minimal hardware requirements. The methodology differs from conventional approaches by eliminating the need for sensors or wearable devices, thus addressing and overcoming limitations found in previous literature.

A distinctive feature of the proposed method is its ability to surpass existing approaches in terms of accuracy without sacrificing speed. Extensive experimental analysis conducted with four key datasets (University of Rzeszow Fall Detection Dataset(URFD), UP-Fall Fall Detection Dataset, Le2i Fall Detection Dataset and NTU RGB+D 60 Dataset) confirms the superior performance of the method.

The study particularly highlights the effectiveness of the presented model and underlines the importance of converting temporal skeletal joint inputs into images for comprehensive fall detection. This transformation increases the robustness and adaptability of the approach by providing a standardized representation of human actions across diverse datasets. The results confirm the effectiveness of the approach by revealing that high-accuracy, low-latency fall detection is possible through camera inputs processing alone. By presenting these findings, this study contributes to existing research by marking a significant advance in methodology.