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J-GLOBAL ID：202202221697278735   整理番号：22A0992951

隠れMarkovモデルに基づく歩行器は,歩行位相認識に依存する。【JST・京大機械翻訳】

GAIT PHASE RECOGNITION FOR PEOPLE RELYING ON MOBILITY AIDS BASED ON HIDDEN MARKOV MODEL

著者 (2件)： Jiang Tao (武漢理工大学物流工程学院 湖北 武漢 430063) ,  Ge Yanhong (武漢理工大学物流工程学院 湖北 武漢 430063)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 39  号： 1  ページ： 65-70,106  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  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： 歩容位相識別は高齢者の歩容異常変化モニタリング、転倒リスク予測とリハビリテーション訓練評価などに便利で有効な方法を提供した。レーザー測距器を補助器に設置して両脚の運動情報を獲得し、無心着用、活動範囲自由の方式で補助器依存群に対して歩容位相識別を行った。レーザセンサを用いて,脚のセグメント分割に及ぼす衣類因子の影響を考慮して,IEPFに基づくデータセグメント再分割法を提案した。身長、歩速などの個体差がレーザーセンサーの脚部データに与える影響を排除するため、測定値序列に対して識別周期の区分を行い、各識別周期内に測定データを正規化し、さらに特徴抽出を行い、隠れMarkovモデルに基づいて歩容位相識別モデルを構築した。実験結果は,この方式が効果的に歩行位相認識を安定的に実行できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  個体差 ,  リハビリテーション ,  衣服 ,  *モデル ,  *位相 ,  *歩行機械 ,  *歩行 ,  分割法 ,  正規化 ,  歩容 ,  身長 ,  *隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： レーザセンサ ,  転倒リスク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  CAD,CAM  (JE10000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 隠れMarkovモデル ,  歩行器 ,  歩行 ,  位相