Kapalı ortamlarda bulunan yaşlılar için gerçek zamanlı düşme algılama sistemi

Mevcut görüntü tabanlı yapay zeka teknolojilerinin olağanüstü etkinliği ve temel karar verme süreçlerinde kullanımlarına duyulan ilgi, bu tür akıllı sistemleri görünür ve anlaşılır hale getirme girişimlerinde bir artışa yol açtı. Bugün kullandığımız teknoloji, bazı araştırmacıların yapay zeka başarıları elde etmelerinin sonucudur. Yapay zeka, insan zihninin problem çözme ve karar verme yeteneklerini taklit etmek için bilgisayarlardan ve makinelerden yararlanır. Örneğin, bazı araştırmacılar girdiye bitişik katmanlar ile çıktıya yakın katmanlar arasında daha kısa bağlantılara sahip konvolüsyonel sinir ağlarının önemli ölçüde daha derin, daha doğru ve eğitilmesinin verimli olabileceğini göstermiştir. Bu çalışma, düşme olayını diğer iç mekan doğal insan aktivitelerinden ayırt etmek için bir çerçeve görevi görmektedir. Bu çalışmada, düşme tespiti için bazı katmanların silinmesine ve diğerlerinin eklenmesine dayanan değiştirilmiş bir DenseNet 121 yaklaşımı sunulmaktadır. Önerilen yaklaşımla kayıplar azaltılır ve ikili çapraz entropi kaybı fonksiyonu kullanılarak ağırlıklar ve öğrenme oranı gibi ağ değişkenleri güncellenir. Son olarak, sigmoid sınıflandırıcı, ikili sınıflandırmayı kullanarak insan düşüşlerini tanımlar. Önerilen sistemin, mevcut modern modellerden daha iyi performans göstererek, deneysel çalışmalarda %98.83 hassasiyete ulaştığı gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: Konvolüsyonel Sinir Ağları, Derin Öğrenme, Düşme Algılama.