深層学習を用いた知的障害者を対象としたスクワット運動支援システムの開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM23048,PI23068

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測/【C】電子・情報・システム部門 知覚情報合同研究会

発行日: 2023/12/04

タイトル(英語): Development of a squat exercise support system for people with intellectual disabilities using deep learning

著者名: 柏谷 夏希(電気通信大学),水戸 和幸(電気通信大学),板倉 直明(電気通信大学),水野 統太(電気通信大学)

著者名(英語): Natsuki Kashiwaya(The University of Electro-Communications),Kazuyuki Mito(The University of Electro-Communications),Naoaki Itakura(The University of Electro-Communications),Touta Mizuno(The University of Electro-Communications)

キーワード: 機械学習|姿勢推定|支援システム

要約(日本語): 本研究では,PCやスマホの内臓カメラや外付けWEBカメラを用いて正しい動きで効果的な運動が出来るよう,スクワット時の姿勢判定とアニメーションフィードバックを開発し,評価を行った.スクワット動作において膝関節と股関節は速度によらない同一の直線関係があることを利用して姿勢判定システムの開発を行った結果,知的障害者に対して正しい姿勢をフィードバックすることができた.

要約(英語): The aim of this study is to develop a squat exercise support system for people with intellectual disabilities using deep learning. The method is determination from posture during squatting and provides animation feedback.As a result, the system was able to provide correct posture feedback to people with intellectual disabilities.

本誌: 2023年12月7日-2023年12月8日計測/知覚情報合同研究会

本誌掲載ページ: 51-53 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 977 Kバイト