文献

J-GLOBAL ID：201802234506943101   整理番号：18A0823926

センシング-FI 落下検出のためのWi-Fi CSIと加速度計融合システム【JST・京大機械翻訳】

Sensing-Fi: Wi-Fi CSI and accelerometer fusion system for fall detection

著者 (3件)： Ramezani Ramin (Department of Computer Science, UCLA) ,  Xiao Yubin (Department of Computer Science, UCLA) ,  Naeim Arash (Center for Smart Health, UCLA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： BHI  ページ： 402-405  発行年： 2018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： 転倒は高齢者の死亡の主要な原因である。転倒を検出するために,コンピュータビジョンベースの画像処理,ウェアラブルセンサおよび音響信号処理などを含む過去10年間に多数のアプローチが提案されている。赤外線LED,深さカメラ,MEMS(マイクロ電気機械システム)センサおよび機械学習アルゴリズムにおける最近の進歩は,応用範囲を拡大したかもしれないが,プライバシー侵入および利便性の欠如は,大きな展開からこれらのシステムを妨げる未解決の問題である。本論文で記述した新しいSensing-Fiシステムはそのような欠陥を克服することを目的としている。システム設計は,床振動を検出するために,地上設置加速度計と結合したWi-Fiチャネル状態情報(CSI)を利用し,したがって,システムは完全に受動的で非侵襲的である。すなわち,ユーザはウェアラブル加速度計とは反対に技術を摩耗する必要がない。加えて,既存のスタンドアロンWi-Fi CSI転倒検出システムとは対照的に,それは,ひとつのユーザだけが部屋に存在することができる制約を克服した。システムは95%の精度で有望な結果を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 転倒 ,  老人 ,  学習アルゴリズム ,  プライバシー ,  システム設計 ,  センサ ,  *加速度計 ,  画像処理 ,  カメラ ,  MEMS
準シソーラス用語： ウェアラブル ,  音響信号処理 ,  ウェアラブルセンサ ,  *WiFi ,  *落下検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (6件)： センシング ,  落下検出 ,  Wi-Fi ,  CSI ,  加速度計 ,  融合