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J-GLOBAL ID：201702289588634799   整理番号：17A1269308

FallCare+:落下検出のためのIoT監視システム【Powered by NICT】

FallCare+: An IoT surveillance system for fall detection

著者 (5件)： Hsu Charles C.-H. (Department of Electrical and Computer Engineering, National Chiao Tung University, Hsinchu Taiwan, R.O.C.) ,  Wang Michael Y.-C. (Department of Electrical and Computer Engineering, National Chiao Tung University, Hsinchu Taiwan, R.O.C.) ,  Shen Hsien C.H. (Department of Electrical and Computer Engineering, National Chiao Tung University, Hsinchu Taiwan, R.O.C.) ,  Chiang Ranma H.-C. (Department of Electrical and Computer Engineering, National Chiao Tung University, Hsinchu Taiwan, R.O.C.) ,  Wen Charles H.P. (Department of Electrical and Computer Engineering, National Chiao Tung University, Hsinchu Taiwan, R.O.C.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASI  ページ： 921-922  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 近年,携帯デバイスの急速な有病率はサービスのための知的IoTシステム(接続されているデバイスとクラウドコンピューティングを含む)の多用な応用をもたらした。より良い性能と効率は計算資源の計画と利用した井戸から達成できた。本論文では,落下検出のための通信と計算のシステム開発を説明することを試みた。特徴抽出はライブ映像ストリーミングと共に最初のタスクであり,機械学習技術は,転倒事象を決定するために関与している。種々のIoT成分を統合した時,提案システムでは,四発展段階を持っていると,より良い性能のための改良された増加するものである。今後は他の在宅ケアや医療サービスのための参照としての経験を提供することを目的としている。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： 高速度 ,  特徴抽出 ,  転倒 ,  映像 ,  *監視装置 ,  在宅看護 ,  ストリーミング
準シソーラス用語： 医療サービス ,  機械学習技術 ,  システム開発 ,  計算資源 ,  クラウドコンピューティング ,  *モノのインターネット ,  *落下検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 落下検出 ,  IoT ,  監視システム