音響スペクトルと音源像を入力とした深層学習によるベッド内行動の推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: LAV24009,IM24009

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 光応用・視覚/【A】基礎・材料・共通部門 計測合同研究会

発行日: 2024/02/26

タイトル(英語): Estimation of in-bed behavior by deep learning using sound spectrum and sound source image as inputs.

著者名: 仲嶋 一(福山大学),重田 倖弥(福山大学)

著者名(英語): Hajime Nakajima(Fukuyama University),Kouya Shigeta(Fukuyama University)

キーワード: 行動推定|介護ベッド|音源像|音響スペクトル|深層学習|ＲＮＮ|behavior estimation|nursing bed|sound source image|sound spectrum|deep learning|RNN

要約(日本語): 介護・看護の質を向上するため、対象者の発生する音から行動を推定することを目指している。発生音のスペクトルと音源の2次元位置である音源像を再帰ニューラルネットワークの入力とし、掻痒、咳、寝返り、離床等の行動の推定を行い良好な結果を得たので報告する。

要約(英語): We aim to estimate the behavior of the target person from the sounds they make. We used the spectrum of the generated sound and the sound source image as input to a RNN to estimate behaviors such as itching, coughing, turning over and getting out of bed. We report the results.

本誌: 2024年2月29日-2024年3月1日光応用・視覚/計測合同研究会

本誌掲載ページ: 41-46 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,784 Kバイト