Derin öğrenme ve tinyml ile gerçek zamanlı düşme tespiti
Real-time fall detection with deep learning and tinyml
Yazar: ABDULLAH SÖKÜLMEZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ OKAN UYAR
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Halk Sağlığı = Public Health ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu tez çalışması, yaşlı nüfus arasında yaygın ve ciddi bir sağlık riski olan düşmelerin gerçek zamanlı
tespiti için Derin Öğrenme ve TinyML teknolojilerinin entegrasyonunu araştırmaktadır. Düşmeler,
yaşlı bireyler için büyük bir sağlık tehdidi oluşturmakta olup, erken tespit edilmesi ciddi yaralanmaların
önlenmesi açısından kritiktir. Bu çalışmada, düşük güç tüketen mikrodenetleyiciler üzerinde derin öğrenme
modellerinin verimliliğini artırmak için TinyML teknolojisinin potansiyeli incelenmiştir. Düşme olayının
yaşanması durumunu görüntü tabanlı, güvenilir, hızlı ve gerçek zamanlı olarak gömülü bir sistemde çalışarak
tespit edilmesi amaçlanmıştır. Araştırma kapsamında, görüntü tabanlı düşme tespiti için Arduino Nicla
Vision gömülü sistem kartı kullanılmıştır. Model, halka açık düşme veri setleri ve kişisel izinle elde edilen
gerçek yaşam verileri kullanılarak eğitilmiştir. TinyML araçları ile optimize edilen model, düşük güç tüketimi
ve yüksek doğruluk oranları sunarak mikrodenetleyiciye entegre edilmiştir. Modelin performansı, çeşitli
senaryolar altında test edilmiş ve değerlendirilmeye alınmıştır. Deneysel sonuçlar, MobileNetV2 0.35 modeli
ile FOMO (Faster Objects More Objects) algoritmalarının entegrasyonu ile oluşturulan model düşme
tespiti için yüksek doğruluk oranları sağladığını göstermektedir. Model, normal hareketler için %84.1 ve
düşme hareketleri için %87.7 eğitim başarı oranına ve %86.37 test doğruluk oranına ulaşmıştır. Precision,
Recall ve F1 Skoru gibi performans metriklerinde yüksek değerler elde edilmiştir.Bu bulgular, FOMO MobileNetV2
0.35 modelinin düşük güç tüketimi ve yüksek doğruluğu nedeniyle gömülü sistemler için ideal bir
çözüm olduğunu göstermektedir. Bu çalışmanın sonucunda, düşük maliyetli, yüksek doğrulukta, taşınabilir
ve kapsamlı düşme tespit sistemlerinin geliştirilmesine yönelik önemli bir katkı sağlanması beklenmektedir.
Bu, özellikle yaşlı bakımı ve evde hasta takibi gibi alanlarda önemli sosyal ve ekonomik etkilere sahip
olabilir.

Abstract:
This thesis investigates the integration of Deep Learning and TinyML technologies for the realtime
detection of falls, which pose a common and serious health risk among the elderly population. Falls
represent a significant threat to older individuals, and early detection is crucial for preventing severe injuries.
This study explores the potential of TinyML technology to enhance the efficiency of deep learning models
on low-power microcontrollers. The aim is to detect fall incidents in a reliable, fast, and real-time manner,
using an embedded system based on visual input.
The research involves the use of the Arduino Nicla Vision embedded system board for visual-based
fall detection. The model was trained using publicly available fall datasets as well as real-life data obtained
with permission. Optimized through TinyML tools, the model was integrated into a microcontroller, offering
low power consumption and high accuracy rates. The performance of the model was tested and evaluated
under various scenarios.
Experimental results show that the model, created through the integration of the MobileNetV2
0.35 model and the FOMO (Faster Objects More Objects) algorithm, achieved high accuracy rates for fall
detection. The model reached a training success rate of %84.1 for normal movements and %87.7 for fall
movements, with a test accuracy rate of %86.37. High values were obtained in performance metrics such as
Precision, Recall, and F1 Score. These findings demonstrate that the FOMO MobileNetV2 0.35 model is an
ideal solution for embedded systems due to its low power consumption and high accuracy.
In conclusion, this study is expected to make a significant contribution to the development of lowcost,
highly accurate, portable, and comprehensive fall detection systems. This could have important social
and economic impacts, particularly in fields such as elderly care and home-based patient monitoring.