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弘光生研發防跌倒偵測系統 助護理師即時掌握影像

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弘光科大資工系學生研發防跌倒即時影像辨識照護系統,成人電影把訊息傳送到手機。(卡瑪格歐素美攝)

〔卡瑪格歐素美/台中報導〕根據國民健康署調查,跌倒高居65歲以上事故傷害死亡原因第二位,也是醫院及照護中心最常見的意外。弘光科技大學資訊工程系學生為預防跌倒,研究「機器學習技術應用於跌倒偵測」,結合手機、攝影機設計出防跌倒裝置,只要偵測到病患可能跌倒,私拍模特便會馬上截圖傳送到護理師或照護員手機上,供研判是跌倒或系統誤判,不用疲於奔命。

弘光科大資工系大四學生孫維康、林諺柏、紀炫安、羅雅馨,花了兩個學期,在副教授林佩蓉指導下,利用影像辨識技術,人妻出軌開發出一套系統可以同時監測病患離床情況和離床後跌倒偵測。孫維康說,有護理師朋友向他反應,如果有方便預防跌倒的裝置,就能大幅減少工作壓力,因此,決定和同學一起研發。

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孫維康指出,亂倫家庭市面上現有的感測器通常是透過APP發出偵側到跌倒的警示聲,他們利用現有感測器進行聲音和影像的捕捉,再加上同學們的開發設計,不同於市面上防跌倒裝置的地方在於結合鏡頭與手機LINE APP,能拍攝跌倒影像,「有圖有真相」,迷姦文學設計LINE BOT程式立即判斷,並傳送即時影像,可以讓護理師確認病患實際清況,不會因系統誤判疲於奔命,也不需要在病患身上穿戴任何裝置,相當便利。

為了正確辨識,壯陽藥散賣便宜試用看效果4人事先以坐著、站著、跌倒三種姿勢拍攝近兩千張照片,再逐一讓程式進行辨識訓練,最後能準確、清楚判別出什麼姿勢可能即將摔倒,或是跌倒的姿勢是什麼。

弘光科大資工系學生研發防跌倒即時影像辨識照護系統,把訊息傳送到手機。(卡瑪格歐素美攝)

孫維康說,系統一開始設計時,坐著跟跌倒會誤判,只能不斷的用影片訓練,重複的測試,誤判率越來越低,還可以清楚分辨出頭、手、四肢,如果偵測到跌倒時,鏡頭會馬上截圖,把跌倒的資訊,包括日期、時間、地點、床號,第一時間傳給護理人員,護理人員看到圖片訊息時,就能立刻處理。

孫維康強調,有這一套系統,只要通過LINE就能掌握病患活動狀態,也能彌補人力上的不足,尤其在高齡的台灣社會,老年子女照顧高齡父母「老老照顧」的狀況會逐漸增加,防止跌倒更趨於重要。

林佩蓉表示,人工智慧機器學習技術是目前業界高度投入發展的重點領域,智慧科技學院培訓學生專題著重發展實務整合應用,探討跨領域議題進行解題,從而培養適合當前產業需求之人才,學生投入心力為長者設計智慧化系統,改善現有預防跌倒偵測裝置的用心,值得嘉許。

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