mmFall

< Projeler Sayfası

Proje Adı
Radar Tabanlı Algılayıcı ile Duruş Tespiti

Şirket Adı
METEKSAN

Şirket Mentoru
Ali İhsan Çubukçu

Akademik Mentor
Prof. Ömer Morgül

Asistan
Aslı Alpman

Takım Üyeleri
Fehmi Altunkaş, Muhammed Agah Doğan, Mehmet Can Eroğlu, Bilal Onur Eskili, Muhammed Hasan Kayapınar, İbrahim Orcan Ön

Özet
Projemiz kapalı bir ortamda gerçekleşen düşme olaylarını frekans modülasyonlu sürekli dalga radarları ile tespit etmeyi amaçlamaktadır. Düşme en yaygın ev kazalarından birisi olduğundan dolayı bu kazaları tespit etmek ve vakit geçmeden gerekli mercileri uyarmak çok büyük bir önem taşımaktadır. Bu amaç doğrultusunda geliştirilmiş olan giyilebilir sensörler ve de kamera ile izleme yöntemlerini kullanan çeşitli çözümler bulunmaktadır. Ancak bu çözümler mahremiyetle alakalı sorunlar veya birinin üzerinde sensör taşımak zorunda olması gibi bazı sorunları da beraberinde getirmektedir. Bizim bu sorun için radar tabanlı bir çözüm sunmamızın altında yatan temel neden radar kullanımının bahsedilen bu sorunların neredeyse hepsini ortadan kaldırması ve de düşme tespiti için yüksek bir duyarlılık sunabilecek olmasıdır. Sunduğumuz çözüm veri toplamak ve bu verilerle bir veri kümesi oluşturmak, işlenmemiş veriden nokta bulutu oluşturmak, sinyal işleme algoritmalarını bu nokta bulutu verisine uygulamak ve işlenmiş veri sonuçlarını ara yüz ile beraber alarm mekanizmasına göndermek gibi birkaç farklı modülden oluşmaktadır. Nokta bulutu verisi elde etmeyi, bu verilerin medyan değerlerini kullanarak onları işlemeyi başarmış bulunmaktayız. Buna ek olarak derin öğrenme algoritmalarını oluşturduğumuz veri kümesine uygulayarak düşmeye benzeyen oturma çömelme gibi hareketleri düşmeden yüksek doğrulukla ayırt edebilen bir sistem geliştirmeyi de başarmış bulunmaktayız.


Abstract
Our project aims to detect falls in a closed environment using frequency modulated continuous wave radars. Since falls are one of the most common home accidents, it has great importance to detect these incidents and immediately notify the necessary authorities. For this purpose, there are several solutions using wearable sensors and video surveillance. However, these solutions cause some problems such as privacy related issues, difficulty of carrying a sensor on a person, etc. Our motivation to use a radar to solve this issue is because radar eliminates majority of these problems and also serves a high sensitivity during the detection process. Our solution consists of some modules, which are collecting data and creating a dataset, point cloud generation from raw data, applying signal processing algorithms to point cloud data, sending the processed data result to interface and alerting mechanism. We achieved to get point cloud data, process it using median values of points and detect falls. Moreover, we implemented deep learning algorithms to differentiate cases which resemble falling down from falling cases using the dataset we created, and got a remarkable accuracy.