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J-GLOBAL ID：201802278671292359   整理番号：18A1512570

産業安全のための人間の状態検出方式【JST・京大機械翻訳】

A Humans’ Status Detection Scheme for Industrial Safety

著者 (6件)： Koo Cheon Hoi (The University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Zhu Hongxu (City University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Tsang Yee Ting (The University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Yu Tsz Tat (Hong Kong Institute of Vocational Education, Hong Kong) ,  Tsang Kim Fung (City University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Lai Loi Lei (Guangdong University of Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ISIE  ページ： 1291-1295  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： スマート輸送とスマートヘルスケアは,スマート都市の時代における不可欠な産業応用と考えられている。新しい無線技術は,すべての種類のデバイス,センサ,アルゴリズム,およびアプリケーションを一緒に接続することにより,ネットワーク拡張を容易にする。したがって,スマート時計,ヘッドバンド,胸部ストラップなどの多数のウェアラブルセンサが最近開発されている。これらのウェアラブルセンサの統合は通常無線ボディネットワーク(WBN)と定義される。WBNは,労働者の安全性と患者追跡のような多くの応用における人間の状態のリアルタイム監視を容易にする。その結果,成人運転者の60%以上が眠気を感じ,交通事故の40%以上が飲酒運転者によって引き起こされることが分かった。本論文では,心電図(ECG)に基づく人間の状態検出(ECG-HSD)方式を提案して,ドロwとドリンク状態の両方を検出した。提案したECG-HSDにより,正常,ドロwおよびドリンク条件下でECG信号の類似性を抽出し,対応する特徴ベクトルを構築した。次に,ECGサンプルに関する重要なデータポイントを加重して,これは検出精度を改良した。さらに,精度と試験である分類器の2つの判定基準を,多重判定基準意思決定(MCDM)の助けを借りて考慮した。その後,分類装置を訓練し,検証するために,K-折畳み検証を行った。結果は,提案したECG-HSDが満足な精度と短い試験時間を達成したことを明らかにした。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： 判定基準 ,  飲料 ,  アルゴリズム ,  センサ ,  労働者 ,  *安全性 ,  ネットワーク ,  患者 ,  多基準意思決定 ,  応用プログラム ,  成人
準シソーラス用語： 眠気 ,  ウェアラブルセンサ ,  ワイヤレス ,  スマートヘルスケア , 【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 (2件)： 産業 ,  人間