Artykuły w czasopismach na temat „Human Fall detection”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Human Fall detection”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Zhang, Duo, Xusheng Zhang, Shengjie Li, Yaxiong Xie, Yang Li, Xuanzhi Wang i 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.
Pełny tekst źródłaSarthak 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 (2.11.2023): 1169–76. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i10.8638.
Pełny tekst źródłaSahithi, Challa, Chennepalli HimaBindu, Harika C i 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.
Pełny tekst źródłaZheng, Kun, Bin Li, Yu Li, Peng Chang, Guangmin Sun, Hui Li i 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.
Pełny tekst źródłaShrivastava, Rashmi, i Manju Pandey. "Human Fall Detection Using Efficient Kernel and Eccentric Approach". International Journal of E-Health and Medical Communications 12, nr 1 (styczeń 2021): 62–80. http://dx.doi.org/10.4018/ijehmc.2021010105.
Pełny tekst źródłaZi, Xing, Kunal Chaturvedi, Ali Braytee, Jun Li i Mukesh Prasad. "Detecting Human Falls in Poor Lighting: Object Detection and Tracking Approach for Indoor Safety". Electronics 12, nr 5 (6.03.2023): 1259. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12051259.
Pełny tekst źródłaRibeiro, Osvaldo, Luis Gomes i Zita Vale. "IoT-Based Human Fall Detection System". Electronics 11, nr 4 (15.02.2022): 592. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11040592.
Pełny tekst źródłaKan, Xi, Shenghao Zhu, Yonghong Zhang i Chengshan Qian. "A Lightweight Human Fall Detection Network". Sensors 23, nr 22 (9.11.2023): 9069. http://dx.doi.org/10.3390/s23229069.
Pełny tekst źródłaMartínez-Villaseñor, Lourdes, Hiram Ponce i 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.
Pełny tekst źródłaAbduljabbar Ali, Mohammed, Abir Jaafar Hussain i 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.
Pełny tekst źródłaKavya G, Sunil Kumar C T, Dhanush C i 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.
Pełny tekst źródłaP, 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.
Pełny tekst źródłaYuan, Chunmiao, Pengju Zhang, Qingyong Yang i 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.
Pełny tekst źródłaWang, Zhuo, Vignesh Ramamoorthy, Udi Gal i 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.
Pełny tekst źródłaNizam, Yoosuf, Mohd Mohd i 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.
Pełny tekst źródłaChen, Weiming, Zijie Jiang, Hailin Guo i Xiaoyang Ni. "Fall Detection Based on Key Points of Human-Skeleton Using OpenPose". Symmetry 12, nr 5 (5.05.2020): 744. http://dx.doi.org/10.3390/sym12050744.
Pełny tekst źródłaHendi, Ade, Hermanto Hermanto i 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.
Pełny tekst źródłaValcourt, L., Y. D. L. Hoz i M. Labrador. "Smartphone-based Human Fall Detection System". IEEE Latin America Transactions 14, nr 2 (luty 2016): 1011–17. http://dx.doi.org/10.1109/tla.2016.7437252.
Pełny tekst źródłaChander, Harish, Reuben F. Burch, Purva Talegaonkar, David Saucier, Tony Luczak, John E. Ball, Alana Turner i in. "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.
Pełny tekst źródłaCai, Wen-Yu, Jia-Hao Guo, Mei-Yan Zhang, Zhi-Xiang Ruan, Xue-Chen Zheng i 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.
Pełny tekst źródłaLim, Myeong Jun, Jin Ho Cho, Young Sun Cho i Tae Seong Kim. "Directional Human Fall Recognition Using a Pair of Accelerometer and Gyroscope Sensors". Applied Mechanics and Materials 135-136 (październik 2011): 449–54. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.135-136.449.
Pełny tekst źródłaYan, Jianjun, Xueqiang Wang, Jiangtao Shi i 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.
Pełny tekst źródłaPan, Daohua, Hongwei Liu, Dongming Qu i 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.
Pełny tekst źródłaBharti 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 (1.12.2023): 4798–811. http://dx.doi.org/10.52783/tjjpt.v44.i3.2649.
Pełny tekst źródłaAlanazi, Thamer, i Ghulam Muhammad. "Human Fall Detection Using 3D Multi-Stream Convolutional Neural Networks with Fusion". Diagnostics 12, nr 12 (6.12.2022): 3060. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12123060.
Pełny tekst źródłaLiu, Wei, Xu Liu, Yuan Hu, Jie Shi, Xinqiang Chen, Jiansen Zhao, Shengzheng Wang i 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.
Pełny tekst źródłaWAKITA, Kohei, Jian HUANG, Kosuke SEKIYAMA i 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.
Pełny tekst źródłaFan, Xinnan, Qian Gong, Rong Fan, Jin Qian, Jie Zhu, Yuanxue Xin i 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.
Pełny tekst źródłaMartínez-Villaseñor, Lourdes, Hiram Ponce, Jorge Brieva, Ernesto Moya-Albor, José Núñez-Martínez i 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.
Pełny tekst źródłaPolepaka, Sanjeeva, Harshini Sangem, Amrutha Varshini Aleti, Akshitha Ajjuri, Myasar Mundher Adnan, Swathi B, Amandeep Nagpal i 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.
Pełny tekst źródłaSantos, Guto, Patricia Endo, Kayo Monteiro, Elisson Rocha, Ivanovitch Silva i Theo Lynn. "Accelerometer-Based Human Fall Detection Using Convolutional Neural Networks". Sensors 19, nr 7 (6.04.2019): 1644. http://dx.doi.org/10.3390/s19071644.
Pełny tekst źródłaTong, Chao, Yu Lian, Yang Zhang, Zhongyu Xie, Xiang Long i 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 (6.12.2016): 1750056. http://dx.doi.org/10.1142/s0218126617500566.
Pełny tekst źródłaBucinskas, Vytautas, Andrius Dzedzickis, Juste Rozene, Jurga Subaciute-Zemaitiene, Igoris Satkauskas, Valentinas Uvarovas, Rokas Bobina i Inga Morkvenaite-Vilkonciene. "Wearable Feet Pressure Sensor for Human Gait and Falling Diagnosis". Sensors 21, nr 15 (3.08.2021): 5240. http://dx.doi.org/10.3390/s21155240.
Pełny tekst źródłaKolobe, Tsepo Constantinus, Chungling Tu i 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.
Pełny tekst źródłaZhang, Jin, Cheng Wu i 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.
Pełny tekst źródłaSiong Jun, Sai, Hafiz Rashidi Ramli, Azura Che Soh, Noor Ain Kamsani, Raja Kamil Raja Ahmad, Siti Anom Ahmad i 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 (1.03.2020): 1338. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v17.i3.pp1338-1347.
Pełny tekst źródłaDivya, S. "Developing a Fall Detection Technology for Mobility and System Level". Asian Journal of Computer Science and Technology 8, S2 (5.03.2019): 13–16. http://dx.doi.org/10.51983/ajcst-2019.8.s2.2034.
Pełny tekst źródłaFan, Kaibo, Ping Wang i 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.
Pełny tekst źródłaAlanazi, Thamer, Khalid Babutain i 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 (7.06.2023): 6916. http://dx.doi.org/10.3390/app13126916.
Pełny tekst źródłaXu, He, Leixian Shen, Qingyun Zhang i Guoxu Cao. "Fall Behavior Recognition Based on Deep Learning and Image Processing". International Journal of Mobile Computing and Multimedia Communications 9, nr 4 (październik 2018): 1–15. http://dx.doi.org/10.4018/ijmcmc.2018100101.
Pełny tekst źródłaVishnu, Chalavadi, Rajeshreddy Datla, Debaditya Roy, Sobhan Babu i C. Krishna Mohan. "Human Fall Detection in Surveillance Videos Using Fall Motion Vector Modeling". IEEE Sensors Journal 21, nr 15 (1.08.2021): 17162–70. http://dx.doi.org/10.1109/jsen.2021.3082180.
Pełny tekst źródłaHao, Zhanjun, Yu Duan, Xiaochao Dang i Hongwen Xu. "KS-FALL: Indoor Human Fall Detection Method Under 5GHz Wireless Signals". IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 569 (9.08.2019): 032068. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/569/3/032068.
Pełny tekst źródłaSong, 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.
Pełny tekst źródłaSingh, Komal, Akshay Rajput i Sachin Sharma. "Human Fall Detection Using Machine Learning Methods: A Survey". International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences 5, nr 1 (1.11.2019): 161–80. http://dx.doi.org/10.33889/ijmems.2020.5.1.014.
Pełny tekst źródłaWu, Falin, Hengyang Zhao, Yan Zhao i 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.
Pełny tekst źródłaQiu, Yuting, James Meng i 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 (styczeń 2024): 055–63. http://dx.doi.org/10.37871/jbres1872.
Pełny tekst źródłaLuo, Jiaqing, Ruiyu Bai, Suining He i 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.
Pełny tekst źródłaSrikanth, 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.
Pełny tekst źródłaIazzi, Abderrazak, Mohammed Rziza i 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.
Pełny tekst źródłaHasegawa, Tadahiro, i 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.
Pełny tekst źródła