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J-GLOBAL ID：202102236334679395   整理番号：21A0009858

IoTデバイスにおける機械学習を用いた知的小児安全システム【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Child Safety System using Machine Learning in IoT Devices

著者 (5件)： Srinivasan Aparajith (SSN College of Engineering,Department of Electronics and Communication Engineering,Kalavakkam,India) ,  Abirami S (SSN College of Engineering,Department of Electronics and Communication Engineering,Kalavakkam,India) ,  Divya N (SSN College of Engineering,Department of Electronics and Communication Engineering,Kalavakkam,India) ,  Akshya R (SSN College of Engineering,Department of Electronics and Communication Engineering,Kalavakkam,India) ,  Sreeja B S (SSN College of Engineering,Department of Electronics and Communication Engineering,Kalavakkam,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCCS  ページ： 1-6  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： 子供の安全と追跡は,子供が最も脆弱であるので,最も重要である。子供の k眠,子供の交通,子供の虐待などの犯罪率の増加に伴い,高度なスマートセキュリティシステムの必要性が必要性となっている。この動機により,自己学習「INTELLIGENT CHILD SAFETY SYSTEM USINNG IOT DEVICES」を開発し,両親をリアルタイムにモニターし追跡し,彼らを滞在する代替としてリアルタイムに追跡する。”INTELLINE STEMING INING IOT DEVICES”を開発した。このシステムは,手首バンド,手袋,腕バンドまたはベルトの形で,子供の日常ウェアラブルデバイスとして意図されている。このシステムは,子供の位置および身体生命を継続的に監視するように設計されている。この電子システムは,Arduino制御装置,Raspberry-Piおよびセンサから構成され,温度,BVP(Blood Volum Pulf)およびGSR(ガルバニスキン応答)のようなパラメータの変化を検出する。このシステムはGSMとGPSモジュールも使用する。ディシジョンツリー分類子アルゴリズムを用いて,入力としてセンサ値を有するあらゆる苦痛状況を検出した。犠牲者の位置をGPSモジュールを用いて追跡し,GSMモジュールを用いてテキストメッセージとして登録接触数に送付した。本研究の新規性は,増加した精度を有する自律意思決定プロセスにある。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  制御装置 ,  犯罪 ,  ディシジョンツリー ,  子供 ,  電子装置 ,  センサ ,  GPS ,  *セキュリティシステム ,  *機械学習
準シソーラス用語： 自律性 ,  自己学習 ,  ウェアラブルデバイス ,  脆弱性 ,  *モノのインターネット , 【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)： IoTデバイス ,  機械学習 ,  小児 ,  安全システム