دانلود ترجمه مقاله دستگاه هشدار و پیش بینی افتادن مبنی بر IoT (آی تریپل ای ۲۰۲۲) (ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️)

ieee2

 

 

این مقاله انگلیسی ISI در نشریه آی تریپل ای در ۵ صفحه در سال ۲۰۲۲ منتشر شده و ترجمه آن ۱۱ صفحه میباشد. کیفیت ترجمه این مقاله ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️ بوده و به صورت کامل ترجمه شده است.

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله:

دستگاه هشدار و پیش بینی افتادن مبنی بر اینترنت اشیا (IoT)

عنوان انگلیسی مقاله:

Internet of Things based Fall Prediction and Alerting Device

 

مشخصات مقاله انگلیسی 
فرمت مقاله انگلیسی pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
سال انتشار ۲۰۲۲
تعداد صفحات مقاله انگلیسی ۵ صفحه با فرمت pdf
نوع مقاله ISI
نوع ارائه مقاله کنفرانس
رشته های مرتبط با این مقاله مهندسی پزشکیمهندسی فناوری اطلاعاتفناوری اطلاعات و ارتباطات
گرایش های مرتبط با این مقاله اینترنت و شبکه های گستردهبیومکانیککاربردهای ICT
چاپ شده در مجله (ژورنال) International Conference on Communication, Computing and Internet of Things
کلمات کلیدی اینترنت اشیاء (IoT) – تشخیص افتادن – ویلچر – رزبری پای – حسگر شتاب سنج و چرخش سنج
کلمات کلیدی انگلیسی Internet of Things (IoT) – fall detection – wheelchair – Raspberry Pi – accelerometer and gyroscope sensor – threshold
نویسندگان Paramasivam. A1 – Bargavi. S – Priyadharshini. R – Subhiksha. M – Vijayalakshmi. S – N. M. Masoodhu Banu
شناسه دیجیتال – doi https://doi.org/10.1109/IC3IOT53935.2022.9767905
بیس نیست
مدل مفهومی ندارد 
پرسشنامه ندارد 
متغیر ندارد 
فرضیه ندارد 
رفرنس دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
کد محصول ۱۳۰۵۵
لینک مقاله در سایت مرجع لینک این مقاله در سایت IEEE
نشریه آی تریپل ای – IEEE

 

مشخصات و وضعیت ترجمه فارسی این مقاله 
فرمت ترجمه مقاله pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
وضعیت ترجمه انجام شده و آماده دانلود
کیفیت ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️
تعداد صفحات ترجمه تایپ شده با فرمت ورد با قابلیت ویرایش  ۱۱ (۱ صفحه رفرنس انگلیسی) صفحه با فونت ۱۴ B Nazanin
ترجمه عناوین تصاویر و جداول ترجمه شده است 
ترجمه متون داخل تصاویر ترجمه شده است 
ترجمه متون داخل جداول ترجمه شده است 
ترجمه ضمیمه ندارد 
درج تصاویر در فایل ترجمه درج شده است  
درج جداول در فایل ترجمه درج شده است  
درج فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه ندارد 
منابع داخل متن به صورت عدد درج شده است
منابع انتهای متن به صورت انگلیسی درج شده است

 

فهرست مطالب

چکیده

مقدمه

روش شناسی

۱- سامانه ی پیشنهادی

۲- Twilio و اینترنت اشیاء

۳- بستر اینترنت اشیای Thingspeak

نتایج و بحث

نتیجه گیری

منابع

 

بخشی از ترجمه

چکیده

     بیش تر اوقات افراد کهنسال تنها زندگی می کنند یا به دلایل بسیار، از افراد جوان تر جدا هستند. از آنجا که آنان تنها زندگی می کنند، معمولاً بر زمین می افتند. این زمین خوردن منجر به مسائل گوناگونی مرتبط با سلامت می-شود و حتی به مرگ می انجامد. در این مقاله، یک دستگاه پیش بینی و هشداردهنده ی افتادن مبتنی بر اینترنت اشیاء نقش عمده ای در کمک کردن به این افراد کهنسال ایفا می کند، چرا که مراقبت و پرستاری مستمر و پیوسته از آنان دشوار است. افزون بر این، دستگاه پیشنهادی به شکلی طراحی شده است که هرگاه بیمار در آستانه ی افتادن باشد، با حس کردن مقدار مربوط به حسگرهای شتاب سنج و چرخش سنج و مقایسه ی آن ها با مقدار آستانه، زنگ مربوط صدای هشداردهنده ای تولید می کند تا موضوع را به بیمار منتقل کند. همچنین، این دستگاه پس از به زمین افتادن بیمار، پیام های هشداردهنده ای برای سرپرست می فرستد. نتیجه نشان می دهد که پیام به سرپرست بیمار هشدار می دهد و باعث می شود که بیمار کمک را به موقع دریافت کند. بدین ترتیب، مراقبت ویژه تضمین می شود تا از آن افراد مراقبت شود و می توان مانع از رخ دادن مسائل مربوط شد.

 

 

سامانه ی پیشنهادی

مدل های کنونی فاقد یک دکمه ی چُرت (خاموشی موقت) برای جلوگیری از هشدار کاذب هستند و هیچ گزینه ای برای هشدار دادن به افراد ناشنوا وجود ندارد. محدودیت زمانی برای دریافت پیام هشدار زمان می برد. بیش تر مدل-های کنونی به صورت دستگاه های پوشیدنی طراحی می شوند که می تواند باعث ناراحتی برای کاربر (استفاده کننده) شود. مدل های کنونی عمدتاً با بوردهای آروئینو طراحی می شوند که نسبت به رزبری پای نسبتاً کندتر هستند.

سامانه ی پیشنهادی در مقایسه با مدل های موجود دارای ارتقاهای زیر است:

  • مدل پیشنهادی با دکمه ی چُرت برای جلوگیری از هشدار کاذب طراحی می شود.
  • این مدل در هشدار دادن به افراد ناشنوا سودمند است چون با LED طراحی می شود.
  • کاربرد Twilio تضمین می کند که پیام هشدار به موقع تحویل داده می شود.
  • مدل پیشنهادی یک دستگاه تعبیه شده در ویلچر است که نمی تواند هیچ ناراحتی برای کاربر در پی داشته باشد.
  • این سامانه با رزبری پای ۳ مدل B+ طراحی می شود که سریع تر و دقیق تر است.

شکل ۱ نمودار بلوکی این مدل پیشنهادی را نشان می دهد که هم شامل پیش بینی افتادن و هم سامانه ی هشداردهنده است.

 

     چند بخش وجود دارد که در این اثر مورد استفاده قرار می گیرند، مانند رزبری پای ۳ مدل B+، حسگر شتاب-سنج و چرخش سنج (MPU6050)، زنگ فعال، دکمه ی فشار، پایداری کننده و غیره. این دستگاه بر پایه ی مقادیر ثبت شده توسط حسگر شتاب سنج و چرخش سنج که به سرپرست هشدار می دهند، عمل می کند. سامانه ی هشداردهنده در این دستگاه پیام افتادن را به نزدیکان بیمار منتقل می کند. دستگاه زمانی هشدار خود را فعال می کند که تشخیص دهنده ی افتادن سیگنال های دریافتی از حسگر شتاب سنج و چرخش سنج را بلادرنگ رصد کند و بدین وسیله هشداری مبنی بر این که او در حال افتادن است، برای بیمار فراهم می کند. این هشدار زمانی تولید خواهد شد که مقادیر حسگر از مقدار آستانه ی مشخصی فراتر روند یا زمانی که مقادیر با یک نرخ مشخصی در حال افزایش باشند. افزون بر این، دستگاه پیشنهادی شامل یک دکمه ی فشار است که بیمار می تواند آن را فعال کند تا هشدار را در صورت تولید یک هشدار کاذب قطع کند. چنانچه دکمه ی فشار ظرف ۱۰ ثانیه فعال-سازی نشود، پیام به سرپرست بیمار فرستاده خواهد شد. کل این الگوریتم با استفاده از نرم افزار پایتون در درون محیط رزبری پای کدنویسی می شود.

 

 

Twilio و اینترنت اشیاء

     Twilio یک اَبَرتارنما از اتصالات میان ارتباطات راه دور و شبکه است که به متصل شدن بی وقفه ی مشتریان در هر نقطه ای و در هر زمانی کمک می کند. این فعال سازی با ایجاد یک حساب کاربری با استفاده از شناسه ی ایمیل سرپرست بیمار آغاز می شود و شماره ی تلفن سرپرست در این حساب لحاظ می شود. افزون بر این، SID حساب (Accounts SID)، توکن احراز هویت (Auth token) و شماره تلفن Twilio (Twilio phone number) در Twilio تولید خواهند شد. این موضوع را می توان در بخش کنسول این صفحه ی وب Twilio مشاهده کرد. شکل ۲ صفحه ی وب کنسول در حساب Twilio را نشان می دهد. Twilio دارای کتابخانه هایی برای NodeJS است که با استفاده از آن می توان قابلیت کنترل با متن را برای رزبری پای خود فراهم کرد.

 

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.