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J-GLOBAL ID：201802239608233672   整理番号：18A0973824

単一三軸ジャイロスコープに基づく人間の転倒事象の認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of human fall events based on single tri-axial gyroscope

著者 (5件)： Zhao Shizhen (School of Logistics Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan, P.R. China) ,  Li Wenfeng (School of Logistics Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan, P.R. China) ,  Niu Wenyu (School of Logistics Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan, P.R. China) ,  Gravina Raffaele (Department of Informatics, Modeling, Electronics and Systems (DIMES), University of Calabria, Rende, Italy) ,  Fortino Giancarlo (Department of Informatics, Modeling, Electronics and Systems (DIMES), University of Calabria, Rende, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICNSC  ページ： 1-6  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,特に高齢者にとって,連続モニタリングを必要とする重要な公衆衛生問題である。本論文は,転倒事象認識のための三軸ジャイロスコープに基づく方法を提案した。三軸ジャイロスコープを,三軸角速度情報を収集するために,ユーザのウエストに置いた。データ処理を容易にし,特徴を抽出するために,実時間データを一連の連続的で部分的に重複するウィンドウに分割した。著者らの日常生活における転倒と他の動きの間の差を反映する3つの時間領域特徴を,これらの連続データウィンドウから抽出した。次に,これらのウィンドウの各々を,訓練された機械学習分類器を用いることにより,転倒または非転倒イベントのいずれかを表現することに分類した。決定木は,その低いアルゴリズム複雑性と組込みシステム上での容易な実装のために,分類器として選択される。実験結果は,著者らの提案方法が,いくつかのケースにおけるそれらの高い類似性にもかかわらず,他の人間の日常活動から転倒イベントを効果的に区別することができることを示した。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： ディシジョンツリー ,  機械学習 ,  公衆衛生 ,  角速度 ,  老人 ,  類似性 ,  *ジャイロスコープ ,  データ処理 ,  組込みシステム ,  *転倒
準シソーラス用語： 時間領域 ,  日常生活 ,  ウェスト ,  連続監視 ,  *三軸 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  老人医学  (GC09000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： ジャイロスコープ ,  人間 ,  転倒 ,  事象