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J-GLOBAL ID：202002295562197654   整理番号：20A1754145

UWBレーダ信号を用いた圧縮領域非接触落下事故検出【JST・京大機械翻訳】

Compressed Domain Contactless Fall Incident Detection using UWB Radar Signals

著者 (4件)： Sadreazami Hamidreza (School of Electrical Engineering and Computer Science, University of Ottawa,Ottawa,ON,Canada) ,  Mitra Dipayan (Carleton University,Department of Systems and Computer Engineering,Ottawa,ON,Canada) ,  Bolic Miodrag (School of Electrical Engineering and Computer Science, University of Ottawa,Ottawa,ON,Canada) ,  Rajan Sreeraman (Carleton University,Department of Systems and Computer Engineering,Ottawa,ON,Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： NEWCAS  ページ： 90-93  発行年： 2020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,高齢者の入院の主な理由の1つである。このような脆弱な高齢成人の一定モニタリングと転倒事故のタイムリーな検出は,医療サービスを有意に改善する可能性がある。本論文では,レーダ信号の圧縮特徴を用いたレーダベースの落下検出法を提案した。圧縮された特徴は,決定論的列とカラムセンシングを使用することによって得られる。時間周波数解析を最初にレーダ時系列で行い,得られたスペクトログラムを二値画像表現に投影した。次に,圧縮領域における画像のアスペクト比を保存することにより,2D決定論的センシング技術を用いて二値画像を圧縮した。提案した方法の性能を,サポートベクトルマシン,最近傍,線形判別分析および決定木のようないくつかの分類器を用いて評価した。提案した圧縮センシングベースの方法は,低圧縮比に対する高い分類計量によって証明されたように,落下対非落下活動認識を改善できることを示した。Copyright 2020 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： *レーダ ,  圧縮比 ,  アスペクト比 ,  成人 ,  ディシジョンツリー ,  二次元 ,  二値画像 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *転落事故 ,  脆弱性 ,  スペクトログラム ,  決定論 ,  圧縮センシング , 【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 (4件)： UWBレーダ ,  圧縮領域 ,  非接触 ,  落下事故