![](/images/graphics-bg.png)
Deep Recurrent Neural Networks for Edge Monitoring of Personal Risk and Warning Situations
المؤلفون المشاركون
Torti, Emanuele
Musci, Mirto
Guareschi, Federico
Leporati, Francesco
Piastra, Marco
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-12-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accidental falls are the main cause of fatal and nonfatal injuries, which typically lead to hospital admissions among elderly people.
A wearable system capable of detecting unintentional falls and sending remote notifications will clearly improve the quality of the life of such subjects and also helps to reduce public health costs.
In this paper, we describe an edge computing wearable system based on deep learning techniques.
In particular, we give special attention to the description of the classification and communication modules, which have been developed by keeping in mind the limits in terms of computational power, memory occupancy, and power consumption of the designed wearable device.
The system thus developed is capable of classifying 3D-accelerometer signals in real-time and to issue remote alerts while keeping power consumption low and improving on the present state-of-the-art solutions in the literature.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Torti, Emanuele& Musci, Mirto& Guareschi, Federico& Leporati, Francesco& Piastra, Marco. 2019. Deep Recurrent Neural Networks for Edge Monitoring of Personal Risk and Warning Situations. Scientific Programming،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210769
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Torti, Emanuele…[et al.]. Deep Recurrent Neural Networks for Edge Monitoring of Personal Risk and Warning Situations. Scientific Programming No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210769
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Torti, Emanuele& Musci, Mirto& Guareschi, Federico& Leporati, Francesco& Piastra, Marco. Deep Recurrent Neural Networks for Edge Monitoring of Personal Risk and Warning Situations. Scientific Programming. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210769
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210769
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)