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J-GLOBAL ID：201702290378876100   整理番号：17A1032321

装着式慣性センサによる緊急第一応答者のための人間活動認識【Powered by NICT】

Human activity recognition for emergency first responders via body-worn inertial sensors

著者 (4件)： Scheurer Sebastian (Insight Centre for Data Analytics, Dep. of Computer Science, University College Cork, Ireland) ,  Tedesco Salvatore (Tyndall National Institute, University College Cork, Ireland) ,  Brown Kenneth N. (Insight Centre for Data Analytics, Dep. of Computer Science, University College Cork, Ireland) ,  O’Flynn Brendan (Tyndall National Institute, University College Cork, Ireland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BSN  ページ： 5-8  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： 75000人の消防士で毎年は傷害されると職務中の死159。第一対応チームリーダーは地上の状況に関するより良い情報を有していたならば,これらの事故のいくつかは回避することができた。SAFESENSプロジェクトは,操作中の消防士の状態に関するタイムリーで信頼できる情報と対応チームリーダーを提供するように設計された無線慣性測定ユニットからのデータに基づく第一応答者のための新しいモニタリングシステムを開発している。本論文では,勾配ブーストツリー(GBT)は慣性データから,第一応答者との相談で選択した17活動を認識するために使用できるかどうかを調べた。より一般的な群にこれらをまとめて著者らはk最近傍(kNN)とサポートベクトルマシン(SVM)とGBTを比較するために使用されている三種類の分類問題を発生させる。結果はGBTは7%以下の平均絶対誤差,kNNまたはSVMいずれに比べても標的活性でより均等に分布しているこれらの四つの問題の三のためのkNNとSVM(サポートベクトルマシン)双方の性能を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： 監視装置 ,  サポートベクトルマシン ,  *消防士
準シソーラス用語： ワイヤレス ,  *人間活動 ,  *慣性センサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 慣性センサ ,  応答 ,  人間 ,  活動認識