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2009
Conference Paper
Titel
StairMaster: Ein neues Gerät zur online Erkennung von Stürzen
Alternative
StairMaster: A new online fall detection device
Abstract
Stürze von Menschen stellen ein bislang nicht vollständig gelöstes Problem dar. Ein möglicher Grund ist die fehlende Technik, um Stürze sicher zu erkennen, ohne dabei den Menschen zu beeinflussen. Einen Ansatz, um dieses Problem zu lösen, stellen sogenannte Sturzerkennungssysteme dar. Diese Geräte eignen sich je nach Ausstattung zur Erkennung des Sturzbeginns oder liefern Datenmaterial, das auf Veränderungen physiologischer und/oder sensomotorischer Parameter schließen lässt. Obwohl die zuvor angesprochenen Geräte sehr leistungsfähig sind, haben sie aufgrund ihrer Größe, ihres Gewichts und der Bedienbarkeit signifikante Akzeptanzprobleme. Im Gegensatz zu den bisherigen Systemen stellt dieser Beitrag ein kleines, neuartiges und energieeffizientes Gerät vor, das StairMaster genannt wird.
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Fall detection (of humans) still constitutes an unresolved problem. The literature proposes several fall detection systems. These systems measure and evaluate various sensor modalities, some systems are able to signal the begin of a fall. Other systems detect some long-term changes in the sensory-motor patterns and forecast a tendency for falls for the near future. However, due to their weight, usage, operation, size, etc., these systems receive significant acceptance problems. As an alternative, this paper proposes a new, very small, light-weight, and energy-efficient system that reliably detects falls by fusing acceleration and air-pressure sensors.
Author(s)