Zeitschriftenartikel zum Thema „Human Fall detection“
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Zhang, Duo, Xusheng Zhang, Shengjie Li, Yaxiong Xie, Yang Li, Xuanzhi Wang und Daqing Zhang. „LT-Fall“. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 7, Nr. 1 (27.03.2022): 1–24. http://dx.doi.org/10.1145/3580835.
Der volle Inhalt der QuelleSarthak Turki, Et al. „A Machine Learning Classification Paradigm for Automated Human Fall Detection“. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, Nr. 10 (02.11.2023): 1169–76. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i10.8638.
Der volle Inhalt der QuelleSahithi, Challa, Chennepalli HimaBindu, Harika C und Jyothi M C. „Fall Detection“. International Research Journal of Computer Science 10, Nr. 04 (31.05.2023): 85–87. http://dx.doi.org/10.26562/irjcs.2023.v1004.09.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Kun, Bin Li, Yu Li, Peng Chang, Guangmin Sun, Hui Li und Junjie Zhang. „Fall detection based on dynamic key points incorporating preposed attention“. Mathematical Biosciences and Engineering 20, Nr. 6 (2023): 11238–59. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023498.
Der volle Inhalt der QuelleShrivastava, Rashmi, und Manju Pandey. „Human Fall Detection Using Efficient Kernel and Eccentric Approach“. International Journal of E-Health and Medical Communications 12, Nr. 1 (Januar 2021): 62–80. http://dx.doi.org/10.4018/ijehmc.2021010105.
Der volle Inhalt der QuelleZi, Xing, Kunal Chaturvedi, Ali Braytee, Jun Li und Mukesh Prasad. „Detecting Human Falls in Poor Lighting: Object Detection and Tracking Approach for Indoor Safety“. Electronics 12, Nr. 5 (06.03.2023): 1259. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12051259.
Der volle Inhalt der QuelleRibeiro, Osvaldo, Luis Gomes und Zita Vale. „IoT-Based Human Fall Detection System“. Electronics 11, Nr. 4 (15.02.2022): 592. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11040592.
Der volle Inhalt der QuelleKan, Xi, Shenghao Zhu, Yonghong Zhang und Chengshan Qian. „A Lightweight Human Fall Detection Network“. Sensors 23, Nr. 22 (09.11.2023): 9069. http://dx.doi.org/10.3390/s23229069.
Der volle Inhalt der QuelleMartínez-Villaseñor, Lourdes, Hiram Ponce und Ricardo Abel Espinosa-Loera. „Multimodal Database for Human Activity Recognition and Fall Detection“. Proceedings 2, Nr. 19 (22.10.2018): 1237. http://dx.doi.org/10.3390/proceedings2191237.
Der volle Inhalt der QuelleAbduljabbar Ali, Mohammed, Abir Jaafar Hussain und Ahmed T. Sadiq. „Human Fall Down Recognition Using Coordinates Key Points Skeleton“. International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 18, Nr. 02 (16.02.2022): 88–104. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v18i02.28017.
Der volle Inhalt der QuelleKavya G, Sunil Kumar C T, Dhanush C und Kruthika J. „Human Fall Detection Using Video Surveillance“. ACS Journal for Science and Engineering 1, Nr. 1 (12.03.2021): 1–10. http://dx.doi.org/10.34293/acsjse.v1i1.1.
Der volle Inhalt der QuelleP, Nishanth. „Machine Learning based Human Fall Detection System“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, Nr. VI (25.06.2021): 2677–82. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.35394.
Der volle Inhalt der QuelleYuan, Chunmiao, Pengju Zhang, Qingyong Yang und Jianming Wang. „Fall Detection and Direction Judgment Based on Posture Estimation“. Discrete Dynamics in Nature and Society 2022 (15.06.2022): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8372291.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Zhuo, Vignesh Ramamoorthy, Udi Gal und Allon Guez. „Possible Life Saver: A Review on Human Fall Detection Technology“. Robotics 9, Nr. 3 (19.07.2020): 55. http://dx.doi.org/10.3390/robotics9030055.
Der volle Inhalt der QuelleNizam, Yoosuf, Mohd Mohd und M. Jamil. „Development of a User-Adaptable Human Fall Detection Based on Fall Risk Levels Using Depth Sensor“. Sensors 18, Nr. 7 (13.07.2018): 2260. http://dx.doi.org/10.3390/s18072260.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Weiming, Zijie Jiang, Hailin Guo und Xiaoyang Ni. „Fall Detection Based on Key Points of Human-Skeleton Using OpenPose“. Symmetry 12, Nr. 5 (05.05.2020): 744. http://dx.doi.org/10.3390/sym12050744.
Der volle Inhalt der QuelleHendi, Ade, Hermanto Hermanto und Abdur Rozaaq. „Sistem Deteksi Jatuh dan Peringatan Dini Pada Manusia Berbasis Android“. Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) 3, Nr. 3 (31.03.2022): 350. http://dx.doi.org/10.30865/json.v3i3.3927.
Der volle Inhalt der QuelleValcourt, L., Y. D. L. Hoz und M. Labrador. „Smartphone-based Human Fall Detection System“. IEEE Latin America Transactions 14, Nr. 2 (Februar 2016): 1011–17. http://dx.doi.org/10.1109/tla.2016.7437252.
Der volle Inhalt der QuelleChander, Harish, Reuben F. Burch, Purva Talegaonkar, David Saucier, Tony Luczak, John E. Ball, Alana Turner et al. „Wearable Stretch Sensors for Human Movement Monitoring and Fall Detection in Ergonomics“. International Journal of Environmental Research and Public Health 17, Nr. 10 (19.05.2020): 3554. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph17103554.
Der volle Inhalt der QuelleCai, Wen-Yu, Jia-Hao Guo, Mei-Yan Zhang, Zhi-Xiang Ruan, Xue-Chen Zheng und Shuai-Shuai Lv. „GBDT-Based Fall Detection with Comprehensive Data from Posture Sensor and Human Skeleton Extraction“. Journal of Healthcare Engineering 2020 (25.06.2020): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8887340.
Der volle Inhalt der QuelleLim, Myeong Jun, Jin Ho Cho, Young Sun Cho und Tae Seong Kim. „Directional Human Fall Recognition Using a Pair of Accelerometer and Gyroscope Sensors“. Applied Mechanics and Materials 135-136 (Oktober 2011): 449–54. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.135-136.449.
Der volle Inhalt der QuelleYan, Jianjun, Xueqiang Wang, Jiangtao Shi und Shuai Hu. „Skeleton-Based Fall Detection with Multiple Inertial Sensors Using Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks“. Sensors 23, Nr. 4 (14.02.2023): 2153. http://dx.doi.org/10.3390/s23042153.
Der volle Inhalt der QuellePan, Daohua, Hongwei Liu, Dongming Qu und Zhan Zhang. „Human Falling Detection Algorithm Based on Multisensor Data Fusion with SVM“. Mobile Information Systems 2020 (31.10.2020): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8826088.
Der volle Inhalt der QuelleBharti Sahu, Shreya Pawar, Mansi Chaudhari, Vaishnavi Kalal. „Real-Time Posture Estimation-Based Human Fall Detection System“. Tuijin Jishu/Journal of Propulsion Technology 44, Nr. 3 (01.12.2023): 4798–811. http://dx.doi.org/10.52783/tjjpt.v44.i3.2649.
Der volle Inhalt der QuelleAlanazi, Thamer, und Ghulam Muhammad. „Human Fall Detection Using 3D Multi-Stream Convolutional Neural Networks with Fusion“. Diagnostics 12, Nr. 12 (06.12.2022): 3060. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12123060.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Wei, Xu Liu, Yuan Hu, Jie Shi, Xinqiang Chen, Jiansen Zhao, Shengzheng Wang und Qingsong Hu. „Fall Detection for Shipboard Seafarers Based on Optimized BlazePose and LSTM“. Sensors 22, Nr. 14 (21.07.2022): 5449. http://dx.doi.org/10.3390/s22145449.
Der volle Inhalt der QuelleWAKITA, Kohei, Jian HUANG, Kosuke SEKIYAMA und Toshio FUKUDA. „Real-time Fall Detection and Prevention Control Using Intelligent Cane for Human Operator“. Abstracts of the international conference on advanced mechatronics : toward evolutionary fusion of IT and mechatronics : ICAM 2010.5 (2010): 265–70. http://dx.doi.org/10.1299/jsmeicam.2010.5.265.
Der volle Inhalt der QuelleFan, Xinnan, Qian Gong, Rong Fan, Jin Qian, Jie Zhu, Yuanxue Xin und Pengfei Shi. „Substation Personnel Fall Detection Based on Improved YOLOX“. Electronics 12, Nr. 20 (18.10.2023): 4328. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12204328.
Der volle Inhalt der QuelleMartínez-Villaseñor, Lourdes, Hiram Ponce, Jorge Brieva, Ernesto Moya-Albor, José Núñez-Martínez und Carlos Peñafort-Asturiano. „UP-Fall Detection Dataset: A Multimodal Approach“. Sensors 19, Nr. 9 (28.04.2019): 1988. http://dx.doi.org/10.3390/s19091988.
Der volle Inhalt der QuellePolepaka, Sanjeeva, Harshini Sangem, Amrutha Varshini Aleti, Akshitha Ajjuri, Myasar Mundher Adnan, Swathi B, Amandeep Nagpal und Ravi Kalra. „Promoting sustainable safety: Integrating fall detection for person and wheelchair safety“. E3S Web of Conferences 507 (2024): 01025. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202450701025.
Der volle Inhalt der QuelleSantos, Guto, Patricia Endo, Kayo Monteiro, Elisson Rocha, Ivanovitch Silva und Theo Lynn. „Accelerometer-Based Human Fall Detection Using Convolutional Neural Networks“. Sensors 19, Nr. 7 (06.04.2019): 1644. http://dx.doi.org/10.3390/s19071644.
Der volle Inhalt der QuelleTong, Chao, Yu Lian, Yang Zhang, Zhongyu Xie, Xiang Long und Jianwei Niu. „A Novel Real-Time Fall Detection System Based on Real-Time Video and Mobile Phones“. Journal of Circuits, Systems and Computers 26, Nr. 04 (06.12.2016): 1750056. http://dx.doi.org/10.1142/s0218126617500566.
Der volle Inhalt der QuelleBucinskas, Vytautas, Andrius Dzedzickis, Juste Rozene, Jurga Subaciute-Zemaitiene, Igoris Satkauskas, Valentinas Uvarovas, Rokas Bobina und Inga Morkvenaite-Vilkonciene. „Wearable Feet Pressure Sensor for Human Gait and Falling Diagnosis“. Sensors 21, Nr. 15 (03.08.2021): 5240. http://dx.doi.org/10.3390/s21155240.
Der volle Inhalt der QuelleKolobe, Tsepo Constantinus, Chungling Tu und Pius Adewale Owolawi. „A Review on Fall Detection in Smart Home for Elderly and Disabled People“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 26, Nr. 5 (20.09.2022): 747–57. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2022.p0747.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Jin, Cheng Wu und Yiming Wang. „Human Fall Detection Based on Body Posture Spatio-Temporal Evolution“. Sensors 20, Nr. 3 (10.02.2020): 946. http://dx.doi.org/10.3390/s20030946.
Der volle Inhalt der QuelleSiong Jun, Sai, Hafiz Rashidi Ramli, Azura Che Soh, Noor Ain Kamsani, Raja Kamil Raja Ahmad, Siti Anom Ahmad und Asnor Juraiza Ishak. „Development of fall detection and activity recognition using threshold based method and neural network“. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 17, Nr. 3 (01.03.2020): 1338. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v17.i3.pp1338-1347.
Der volle Inhalt der QuelleDivya, S. „Developing a Fall Detection Technology for Mobility and System Level“. Asian Journal of Computer Science and Technology 8, S2 (05.03.2019): 13–16. http://dx.doi.org/10.51983/ajcst-2019.8.s2.2034.
Der volle Inhalt der QuelleFan, Kaibo, Ping Wang und Shuo Zhuang. „Human fall detection using slow feature analysis“. Multimedia Tools and Applications 78, Nr. 7 (24.01.2018): 9101–28. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-018-5638-9.
Der volle Inhalt der QuelleAlanazi, Thamer, Khalid Babutain und Ghulam Muhammad. „A Robust and Automated Vision-Based Human Fall Detection System Using 3D Multi-Stream CNNs with an Image Fusion Technique“. Applied Sciences 13, Nr. 12 (07.06.2023): 6916. http://dx.doi.org/10.3390/app13126916.
Der volle Inhalt der QuelleXu, He, Leixian Shen, Qingyun Zhang und Guoxu Cao. „Fall Behavior Recognition Based on Deep Learning and Image Processing“. International Journal of Mobile Computing and Multimedia Communications 9, Nr. 4 (Oktober 2018): 1–15. http://dx.doi.org/10.4018/ijmcmc.2018100101.
Der volle Inhalt der QuelleVishnu, Chalavadi, Rajeshreddy Datla, Debaditya Roy, Sobhan Babu und C. Krishna Mohan. „Human Fall Detection in Surveillance Videos Using Fall Motion Vector Modeling“. IEEE Sensors Journal 21, Nr. 15 (01.08.2021): 17162–70. http://dx.doi.org/10.1109/jsen.2021.3082180.
Der volle Inhalt der QuelleHao, Zhanjun, Yu Duan, Xiaochao Dang und Hongwen Xu. „KS-FALL: Indoor Human Fall Detection Method Under 5GHz Wireless Signals“. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 569 (09.08.2019): 032068. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/569/3/032068.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Zhengyun. „Fall Detection Method Based on Convolutional Neural Network“. Academic Journal of Science and Technology 7, Nr. 2 (27.09.2023): 207–9. http://dx.doi.org/10.54097/ajst.v7i2.12274.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Komal, Akshay Rajput und Sachin Sharma. „Human Fall Detection Using Machine Learning Methods: A Survey“. International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences 5, Nr. 1 (01.11.2019): 161–80. http://dx.doi.org/10.33889/ijmems.2020.5.1.014.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Falin, Hengyang Zhao, Yan Zhao und Haibo Zhong. „Development of a Wearable-Sensor-Based Fall Detection System“. International Journal of Telemedicine and Applications 2015 (2015): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2015/576364.
Der volle Inhalt der QuelleQiu, Yuting, James Meng und Baihua Li*. „Automated Falls Detection Using Visual Anomaly Detection and Pose-based Approaches: Experimental Review and Evaluation“. Journal of Biomedical Research & Environmental Sciences 5, Nr. 1 (Januar 2024): 055–63. http://dx.doi.org/10.37871/jbres1872.
Der volle Inhalt der QuelleLuo, Jiaqing, Ruiyu Bai, Suining He und Kang G. Shin. „Pervasive Pose Estimation for Fall Detection“. ACM Transactions on Computing for Healthcare 3, Nr. 3 (31.07.2022): 1–23. http://dx.doi.org/10.1145/3478027.
Der volle Inhalt der QuelleSrikanth, K. „Alert System for Fall Detection“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, Nr. 8 (31.08.2021): 1739–47. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.37658.
Der volle Inhalt der QuelleIazzi, Abderrazak, Mohammed Rziza und Rachid Oulad Haj Thami. „Fall Detection System-Based Posture-Recognition for Indoor Environments“. Journal of Imaging 7, Nr. 3 (26.02.2021): 42. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging7030042.
Der volle Inhalt der QuelleHasegawa, Tadahiro, und Hiroki Yokota. „Verification of Fall Detection Sensor“. Journal of Robotics and Mechatronics 24, Nr. 6 (20.12.2012): 1089–91. http://dx.doi.org/10.20965/jrm.2012.p1089.
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