特許
J-GLOBAL ID：202203020282395990
歩行状態学習方法、歩行状態推定方法、路面状況理解方法、装置、及びプログラム
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人太陽国際特許事務所
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2016-123751
公開番号（公開出願番号）：特開2020-140743
特許番号：特許第7036154号
出願日： 2016年06月22日
公開日（公表日）： 2020年09月03日
請求項（抜粋）：
【請求項1】 系列データ抽出部が、ユーザが携帯する携帯デバイスに備え付けられているセンサの出力値をタイムスタンプとともに記録した歩行データから、前記出力値の系列を表す系列データを抽出するステップと、 単位データ抽出部が、前記系列データ抽出部によって抽出された前記系列データから、単位時間毎に、前記系列データが単位時間に区切られたデータである単位データであって、かつ前記ユーザの歩の歩みとは関係しない単位データを抽出するステップと、 ラベル生成部が、入力された、前記ユーザの歩行状態の種別及び段差の有無をタイムスタンプとともに時系列に記録したアノテーションデータに基づいて、前記単位データ毎に、前記ユーザの歩行状態の種別を表すラベルと段差の有無とを付与するステップと、 学習部が、前記単位データ抽出部によって抽出された前記単位データの各々と、前記ラベル生成部によって前記単位データ毎に付与された前記ラベルと段差の有無とに基づいて、前記単位データに対応する歩行状態の種別を表す確率と段差が有る確率とを出力するための学習モデルを学習するステップと、 を含み、前記学習モデルは、入力された現在のタイムステップにおける前記単位データの各々から特徴ベクトルを生成する層と、現在のタイムステップにおける前記単位データに対応する特徴ベクトルと1つ前のタイムステップにおける状態ベクトルとから現在のタイムステップにおける状態ベクトルを生成する層と、現在のタイムステップにおける状態ベクトルから現在のタイムステップにおける歩行状態の種別を表す確率と段差が有る確率とを出力する層と、を有するRNNモデルである、 歩行状態学習方法。
IPC (3件)：
G08G 1/00 ( 200 6.01)
, G01C 21/26 ( 200 6.01)
, G08G 1/005 ( 200 6.01)
G08G 1/00 J
, G08G 1/00 D
, G01C 21/26 P
, G08G 1/005
