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J-GLOBAL ID：201702285211130520   整理番号：17A0113632

RT低下:コモディティWiFiデバイスを用いた実時間と非接触落下検出システム【Powered by NICT】

RT-Fall: A Real-Time and Contactless Fall Detection System with Commodity WiFi Devices

著者 (6件)： Wang Hao (Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Ministry of Education, School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Zhang Daqing (Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Ministry of Education, School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Wang Yasha (National Engineering Research Center of Software Engineering, Peking University, China) ,  Ma Junyi (Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Ministry of Education, School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Wang Yuxiang (Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Ministry of Education, School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Li Shengjie (Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Ministry of Education, School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Mobile Computing  (IEEE Transactions on Mobile Computing)
巻： 16  号： 2  ページ： 511-526  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1357A  ISSN： 1536-1233  CODEN： ITMCCJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： RT転倒,商品WiFiデバイスを用いた実時間,非接触,低コストで正確な屋内転倒検出システムの設計と実装を提示した。RT転倒は商品WiFiデバイスにおけるアクセス可能な細粒チャネル状態情報(CSI)の位相と振幅を利用し,リアルタイムで転倒をセグメント化し,自動検出の目的,身体に装置を装着すること無しに自然と連続的に日常活動を実施するためのユーザを満たす初めて可能にした。本研究では,二つの鍵となる技術的貢献をした。最初に,二つのアンテナ上のCSI位相差は活性認識のための振幅,転倒と転倒のような活性のセグメンテーションは,非常に信頼性の高い可能にするより高感度ベース信号であることを見出した。第二に,時間-周波数領域における秋の急激な電力プロファイル減少パターンを発見し,さらに新しい特徴抽出と正確な秋セグメンテーション/検出のための洞察を利用した。四屋内シナリオでの実験結果から,RT低下は平均して14%高い感度と10%高い特異性を持つ最新のアプローチWiFallを一貫して上回ることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 周波数領域 ,  位相 ,  電力 ,  セグメンテーション ,  *転倒 ,  特徴抽出 ,  高感度 ,  位相差 ,  自動検出 ,  屋内 ,  *Wi-Fi
準シソーラス用語： チャネル状態情報 ,  *検知システム ,  *非接触 ,  *実時間 ,  *WiFi , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： RT ,  WiFi ,  実時間 ,  非接触 ,  落下検出