文献

J-GLOBAL ID：201802234887166633   整理番号：18A2097913

落下検出システム:組込み三軸加速度計を用いた偽警報の低減における信号解析【JST・京大機械翻訳】

Fall Detection System: Signal Analysis in Reducing False Alarms Using Built-in Tri-axial Accelerometer

著者 (5件)： Abd Aziz Nur Syazarin Natasha (Universiti Teknologi Malaysia, Advanced Informatics School) ,  Daud Salwani Mohd (Universiti Teknologi Malaysia, Advanced Informatics School) ,  Abas Hafiza (Universiti Teknologi Malaysia, Advanced Informatics School) ,  Shariff Sya Azmeela (Universiti Teknologi Malaysia, Advanced Informatics School) ,  Mohd Noor Nur Qamarina (Faculty of Engineering and Computing, First City University College, Kuala Lumpur, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICBAPS  ページ： 70-74  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： 転倒を検出するために行われた広範な研究がある。しかしながら,現在のシステムの大部分が誤警報を引き起こすので,分類と識別におけるその精度には依然として脆弱性がある。本研究は,組込み三軸加速度計を用いることによる転倒検出手法の構築に取り組んだ。本研究に含まれる4つの主な相がある。(1)データ収集,(2)データ処理とフィルタリング,(3)特徴抽出と選択,(4)データ分類。シミュレーションされたADLsの生データと参加者による転倒は,スマートフォンにおける三軸加速度計により収集され,次に,無線通信によりコンピュータに自動的に送られる。次に,データを処理して抽出した。提案したアルゴリズムを用いて,解析において評価し比較した。結果は,35の隠れたニューロンによるANN方法が,本研究における落下検出システムのための最も正確なモデルであることを示唆して,それは全体の精度を99.24%に達成して,0.18%のFPRを生じた。この手法は,将来の実時間モバイルアプリケーションに実装し展開する可能性がある。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： *警報 ,  フィルタリング ,  無線伝送 ,  アルゴリズム ,  データ処理 ,  データ収集 ,  コンピュータ ,  特徴抽出 ,  転倒 ,  ニューロン ,  スマートフォン
準シソーラス用語： 生データ ,  脆弱性 ,  誤警報 ,  *三軸加速度計 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 落下検出 ,  組込み ,  三軸加速度計 ,  警報 ,  信号解析