深層学習による転倒検知システムの検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI22039

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日: 2022/10/11

タイトル(英語): Investigation of a fall detection system using deep learning.

著者名: 大西 葵(徳島大学),原 雅浩(徳島大学),寺田 賢治(徳島大学),綱島 宣浩(ティービーアイ)

著者名(英語): Mamoru Ohnishi(Tokushima University),Masahiro Hara(Tokushima University),Kenji Terada(Tokushima University),Nobuhiro Tsunashima(TB-eye)

キーワード: 転倒|深層学習|人物検知|画像処理|falling down|deep learning|Person detection|image processing

要約(日本語): 一般的に，人通りが少ない場所では転倒した人物の検知が遅れることがある．しかし，人によるカメラの監視では多くの場所で実施できないことや監視員に対する負担が多くなる．そこで，転倒人物の早期発見するために画像処理による転倒検知する必要がある．本研究では転倒人物の検知と転倒判定手法を考案し実験を行った．転倒人物の検知は深層学習で行い，転倒の特徴量から判定を行いその効果について検証する．

要約(英語): In general, detection of a fallen person may be delayed in areas where there is little foot traffic. However, camera surveillance by humans cannot be carried out in many places and places a heavy burden on the surveillance staff. Therefore, it is necessary to use image processing to detect a person who has fallen over in order to detect him or her at an early stage. In this study, a method for detecting a person who has fallen and determining whether a person has fallen was devised and experimented with. The detection of a person who has fallen is carried out by deep learning, and the effectiveness of the method is verified by judging from the features of the person's fall.

本誌: 2022年10月14日知覚情報研究会

本誌掲載ページ: 1-3 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,533 Kバイト