Design of a Fall Detection System

Year 2019, Special Issue 2019, 361 - 366, 31.10.2019

Mehmet Yüksekkaya , Berna Yayla Muhammed Mehdi Menteş , Orhan Erdem Haberal

https://doi.org/10.31590/ejosat.638320

Abstract

Falls are unexpected events and can have serious consequences such as injury, injury-related disorders and death. As a result of falling, the person may lose consciousness or become unable to call for help. Therefore, one of the biggest problems especially for the elderly population is falling. Elderly people may be unable to call for help after falling.
In this project, a practical, small and cost effective system has been designed to detect post-fall immobility and send wireless alerts to emergency services. This system consists of a fall detector and wireless warning application. The drop sensor consists of an accelerometer, a wireless data transfer module and a microcontroller for their control.
The accelerometer measures the gravitational acceleration according to the angular position. Data from the accelerometer is passed through software filters and compared with the comparison table consisting of experimentally obtained fall types and then it is decided whether the motion is a fall or not. If a fall is detected, data is transmitted wirelessly over the internet system. The fall detection system detected 90% of falls over 120 trials and did not produce any false fall result if there was no fall in daily use for 2 days. The design cost 110TL (20 USD). It’s packaged as a clock shaped. Its dimensions are 5cmx4.5cmx1.5cm and weighs about 50g.

Keywords

Elders, Fall in the elderly, Accelerometer, Wireless data communication

Düşme Algılama Sistemi Tasarımı

Abstract

Düşmeler beklenmedik olaylardır ve yaralanma, yaralanmayla ilişkili bozukluklar ve ölüm gibi ciddi sonuçlara yol açabilir. Düşme sonucunda kişi bilincini kaybedebilir ya da yardım çağıramayacak duruma gelebilir. Bu nedenle özellikle yaşlı nüfusun karşılaştığı en büyük sorunlardan birisi düşmedir. Yaşlı kişiler düşme sonrası yardım çağıramama durumuna gelebilmektedir. Düşen kişiye kısa sürede müdahale, komplikasyonların oluşmasını engelleyebilir ve hayat kurtartabilir.

Bu projede düşme sonrası hareketsizliği algılayabilecek ve acil hizmetlere kablosuz uyarı gönderebilecek, pratik, küçük ve uygun maliyetli bir sistem tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sistem düşme algılayıcı ve kablosuz uyarı uygulamasından oluşmaktadır. Düşme algılayıcı ivmeölçer, kablosuz veri aktarma modülü ve bunların kontrolü için mikrodenetleyiciden oluşmaktadır.

İvmeölçer sayesinde açısal konuma göre yerçekimi ivmesi belirlenmekte, ivme algılayıcısından gelen veriler çeşitli yazılım filtrelerinden geçtikten sonra deneysel olarak elde edilen farklı düşme tiplerinden oluşan karşılaştırma tablosu ile kıyaslanmakta ve daha sonra hareketin düşme olup olmadığına karar verilmektedir. Düşme algılandıysa kablosuz veri kablosuzu internet sistemi üzerinden iletilmektedir.

Düşme algılama sistemi 120 deneme sonucunda %90 oranında düşmeyi algılamıştır, günlük kullanımda 2 gün boyunca düşme olmadığı durumda hiç hatalı düşme sonucu üretmemiştir. Tasarım 110 TL (20 USD)’ye mal olmuştur. Saat şeklindedir. 5x4.5x1.5 cm3 boyutlarında ve yaklaşık 50g ağırlığındadır.

Keywords

Yaşlılık, Yaşlılarda düşme, İvmeölçer, Kablosuz veri iletişimi

References

• Türkiye İstatistik Kurumu Genel Sayım Sonuçları (2018-2080).
• Barker WH, Prevention of disability in older persons, Wallace RB,Maxcy-Rosenau-Last Public Health & Preventive Medicine, fourte-enth edition, Appleton & Lange, (1998)
• Bilir N, Bulaşıcı olmayan hastalıkların kontrolü ve yaşlılık sorunları, Bertan M, Güler Ç, Halk Sağlığı Temel Bilgiler, Güneß Kitabevi,Ankara (1995)
• Abrams WB, Beers MH, Berkow R. “The Merck Manual of Geriat-rics”, Second Edition, Merck & Co., Inc. Whitehouse Station, N.J.USA (1995)
• Birtane M, Tuna H, Ekuklu G, Uzunca K, Akçi C, Kokino S. Edir-ne huzurevi sakinlerinde yaşam kalitesine etki eden etmenlerin irdelenmesi. Turkish Journal of Geriatrics. (2000); 3: 141-145
• M.L.M.G. Hristijan Gjoreski, "Accelerometer Placement for Posture Recognition and Fall Detection," in Seventh International Conference on Intelligent Environments (2011).