文献

J-GLOBAL ID：202102211060201444   整理番号：21A0739343

BPニューラルネットワークに基づく転倒検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Fall Detection Algorithm Based on BP Neural Network

著者 (5件)： Zhou Lipeng (浙江工業大学信息工程学院 杭州 310023) ,  Meng Limin (浙江工業大学信息工程学院 杭州 310023) ,  Zhou Lei (浙江工業大学信息工程学院 杭州 310023) ,  Jiang Wei (浙江樹人大学信息科技学院 杭州 310015) ,  Dong Jianping (台州市行政学院信息処 浙江 台州 318000)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 47  号： z1  ページ： 242-246  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 転倒は高齢者にとって非常に深刻な問題であり、高齢者の転倒をリアルタイムに検出することは転倒による損傷を軽減するのに重要な意義がある。そこで,BPニューラルネットワークに基づく転倒検出アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムでは,腰部に装着した6軸センサ(MPU6050)を用いて人体運動データを収集し,簡単な統計的手法を用いてデータを特徴抽出し,BPニューラルネットワークの入力ニューロンとして抽出した。ニューラルネットワークモデルをLevenberg-Marquardtアルゴリズムで訓練し,転倒検出の機能を実現した。実験結果は,このアルゴリズムが転倒をよく認識でき,その精度は99.55%に達することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ニューロン ,  特徴抽出 ,  統計的方法 ,  転倒 ,  センサ
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  実時間 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  身体動作 ,  *検出アルゴリズム ,  Levenberg-Marquardt法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： BPニューラルネットワーク ,  転倒 ,  検出アルゴリズム