الصفحة الرئيسية
نبذة عن العمادة
نبذة عن العمادة
الرؤية والرسالة
الهيكل التنظيمي
الدراسات العليا بجامعة الملك عبد العزيز
الخدمات البحثية والدورات
وحدة الخدمات البحثية
ابحاث مهمة للمجتمع
خدمات العمادة
أسئلة متكررة
الأبحاث
دليل المنسوبين
مواقع مفضلة
دعم الطلاب
خريطة الوصول للعمادة
آلية توزيع الاستبانات
خدمة الاستبانات الطلابية
جوائز الدراسات العليا
التقديم على الجوائز
الفائزون بالجوائز للعام الجامعي 1440
منسوبو العمادة
دليل الموظفين
تواصل معنا
عربي
English
عن الجامعة
القبول
الأكاديمية
البحث والإبتكار
الحياة الجامعية
الخدمات الإلكترونية
صفحة البحث
عمادة الدراسات العليا
تفاصيل الوثيقة
نوع الوثيقة
:
رسالة جامعية
عنوان الوثيقة
:
كشف سقوط المعاقين جسديا المستخدمين للعكاز مبني على تحليل البعد الثالث للهيكل
3D SKELETON-BASED FALL DETECTION OF THE PHYSICALLY-DISABLED CANE USERS
الموضوع
:
كلية الحاسبات وتقنية المعلومات
لغة الوثيقة
:
العربية
المستخلص
:
المعاقين جسدياً يمكنهم التغلب على إعاقاتهم في تنفيذ المهام اليومية في العديد من المرافق. ومع ذلك، فإنهم كثيراً ما يخبرون أنهم يواجهون صعوبة في التنقل بشكل مستقل. وحتى لو استطاعوا ذلك، فمن المحتمل أن يحصل لهم بعض الحوادث الخطيرة مثل السقوط. وعلاوة على ذلك، يشكل السقوط السبب الرئيسي الثاني للوفاة العرضية أو الوفاة بإصابات بعد إصابات حركة المرور التي تتطلب وسائل فعالة وعملية/مريحة لمراقبة المعاقين جسدياً من اجل الكشف عن سقوطهم والاستجابة بشكل عاجل. في هذه الرسالة، نحن نقترح طريقة جديدة للكشف عن السقوط مستنده على الهيكل العظمي. وتهدف هذه الطريقة المقترحة المكونة من ثلاثة مراحل إلى الكشف عن أنواع وسيناريوهات مختلفة من سقوط المستخدمين المعاقين جسدياً الذين يستخدمون العصا كمساعد للتنقل؛ وذلك باستخدام تتبع الهيكل العظمي عن طريق كاميرا ميكروسوفت كينكت Microsoft Kinect. المرحلة الأولى من الطريقة المقترحة للكشف عن السقوط تتبع المستخدم وتستخرج مفاصل هيكله العظمي. بعد ذلك، المرحلة الثانية تحسب مسافات المفاصل عن الكينكت لاستخراج الصور المفتاحية. استنادا إلى نتائج تصنيف الصور المفتاحية باستخدام المصنف Random Forest، فإن المرحلة النهائية تقرر ما إذا كان هناك سقوط وفي هذه الحالة تطلق إنذار. تم تقييم كفاءة هذه الطريقة المقترحة من خلال بعض التجارب وبالمقارنة مع الطرق الموجودة; وقد أظهرت ميزة الكشف عن أنواع مختلفة من السقوط والتي تصنف تحت سيناريوهات ووضعيات جسديه متعددة. وكما ذكرنا في هذه الرسالة، بلغت الطريقة المقترحة 97.5٪ من الدقة مع 0.03٪ معدل خطأ. وعلاوة على ذلك، يظهر التقييم أنه يمكن الكشف عن السقوط 100٪ (جميع سيناريوهات السقوط ال 42) وفقط 2 من أصل 37 سيناريو لغير السقوط تم تصنيفها خطأ على أنها سقوط.
المشرف
:
د. سلمى محمد كمون جرايا
نوع الرسالة
:
رسالة ماجستير
سنة النشر
:
1439 هـ
2018 م
المشرف المشارك
:
د. منار سيد سلامة علي
تاريخ الاضافة على الموقع
:
Thursday, May 10, 2018
الباحثون
اسم الباحث (عربي)
اسم الباحث (انجليزي)
نوع الباحث
المرتبة العلمية
البريد الالكتروني
منى صالح الزهراني
Alzahrani, Mona Saleh
باحث
ماجستير
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
43351.pdf
pdf
الرجوع إلى صفحة الأبحاث