ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









Low-Cost Embeded Fall Detection Fall and Emergency Alesrt System Using Iot for the Elderly

العنوان بلغة أخرى: نظام مدمج منخفض التكلفة للكشف عن السقوط وتنبيه الطوارئ باستخدام إنترنت الأشياء لكبار السن
المصدر: مجلة ابن خلدون للدراسات والأبحاث
الناشر: مركز ابن العربي للثقافة والنشر
المؤلف الرئيسي: صديق، عائشة (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Siddiqua, Ayasha
مؤلفين آخرين: صابر، شاسيتا (م. مشارك) , أنجوم، أفسانا (م. مشارك) , علي، سادية سيد (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج4, ع5
محكمة: نعم
الدولة: فلسطين
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: يونيو
الصفحات: 291 - 303
ISSN: 2789-3359
رقم MD: 1524113
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch, HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
MPU9250 جيروسكوبي ذو 9 محاور | اكتشاف السقوط | تنبيه الطوارئ | إنترنت الأشياء | رعاية المسنين | MPU9250 9-Axis Gyro | Fall Detection | Emergency Alert | Internet of Things | Elderly Care
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
LEADER 04969nam a22002777a 4500
001 2267567
041 |a eng 
044 |b فلسطين 
100 |9 808353  |a صديق، عائشة  |e مؤلف  |g Siddiqua, Ayasha 
245 |a Low-Cost Embeded Fall Detection Fall and Emergency Alesrt System Using Iot for the Elderly 
246 |a نظام مدمج منخفض التكلفة للكشف عن السقوط وتنبيه الطوارئ باستخدام إنترنت الأشياء لكبار السن 
260 |b مركز ابن العربي للثقافة والنشر  |c 2024  |g يونيو 
300 |a 291 - 303 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a كثيرا ما يواجه كبار السن مشكلات كبيرة تتعلق بالسقوط، مما يؤدي إلى حدوث إصابات وفقدان الحرية. في هذا البحث، نقترح نظام إنترنت الأشياء المدمج وغير المكلف لاكتشاف حالات السقوط لكبار السن وتنبيهات الطوارئ. ووفقا لمنظمة الصحة العالمية، فإن السقوط هو السبب العالمي الثاني الأكثر شيوعا للوفيات الناجمة عن الإصابات غير المقصودة أو العرضية، وهو ما يمثل ما يقدر بنحو 646 ألف حالة وفاة سنويا. بالإضافة إلى الإصابات القاتلة، يمكن أن يؤدي السقوط إلى إصابات غير مميتة بما في ذلك كسور الورك، والتي يمكن أن تقلل بشكل كبير من القدرة على الحركة والحرية. يتكون النظام من جهاز سهل اللصق وقابل للفصل ويمكن ارتداؤه على الحزام أو في جيب القميص. مكونات هذه الأداة: مودم SIM800L GSM، ومستشعر جيروسكوبي MPU9250 ذو 9 محاور، ووحدة GPS، وزر الذعر، وبطارية قابلة لإعادة الشحن. يتم اكتشاف السقوط بواسطة مستشعر MPU9250، ويمكن إرسال تحذير للطوارئ عن طريق الضغط على زر الذعر. حيث تم تصميم النظام ليكون غير مكلف، وسهل التشغيل، ويمكن الاعتماد عليه، مما يجعله مناسبا للتطبيق على نطاق واسع في رعاية المسنين. ووفقا للنتائج الأولية، يمكن للنظام تحديد السقوط بشكل موثوق وإصدار إنذارات الطوارئ، مما يثبت قدرته على زيادة سلامة ورفاهية كبار السن.  |b Elderly people frequently experience major problems with falls that lead to injuries and loss of freedom. In this research, we suggest an inexpensive embedded IoT system for senior fall detection and emergency alerts. According to the World Health Organization, falls are the second most common global cause of unintended or accidental injury deaths, accounting for an estimated 646,000 fatalities annually. In addition to deadly injuries, falls can result in non-fatal injuries including hip fractures, which can significantly reduce mobility and freedom. The system comprises of an easily-adhesive detachable device that can be worn on the belt or in a shirt pocket. A SIM800L GSM modem, an MPU9250 9-axis gyro sensor, a GPS module, a panic button, and a rechargeable battery are all components of the gadget. Falls are detected by the MPU9250 sensor, and an emergency warning can be sent by pressing the panic button. The system is made to be inexpensive, simple to operate, and dependable, making it appropriate for wide-spread application in geriatric care. According to preliminary findings, the system can reliably identify falls and issue emergency alarms, proving its potential to increase elderly people's safety and wellbeing. 
653 |a إنترنت الأشياء  |a مستشعر جيروسكوبي  |a إنذار الطوارئ  |a رعاية كبار السن 
692 |a MPU9250 جيروسكوبي ذو 9 محاور  |a اكتشاف السقوط  |a تنبيه الطوارئ  |a إنترنت الأشياء  |a رعاية المسنين  |b MPU9250 9-Axis Gyro  |b Fall Detection  |b Emergency Alert  |b Internet of Things  |b Elderly Care 
700 |9 808356  |a صابر، شاسيتا  |e م. مشارك  |g Sabeer, Shaista 
700 |9 808357  |a أنجوم، أفسانا  |e م. مشارك  |g Anjum, Afsana 
700 |9 808358  |a علي، سادية سيد  |e م. مشارك  |g Ali, Shazia Sayed 
773 |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات  |6 Humanities, Multidisciplinary  |c 014  |e Ibn Khaldoun Journal for Studies and Research  |f Mağallaẗ Ibn H̱aldūn li-l-dirāsāt wa-al-abḥāṯ  |l 005  |m مج4, ع5  |o 2317  |s مجلة ابن خلدون للدراسات والأبحاث  |v 004  |x 2789-3359 
856 |u 2317-004-005-014.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a EduSearch 
995 |a HumanIndex 
999 |c 1524113  |d 1524113