One Class Neural Network を用いた疲労困憊状態の検知と疲労度の定量化に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT25033

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2025/01/04

タイトル(英語): Detection of fatigue and its qualification by one class neural network

著者名: 福井 駿斗(岡山大学),中村 幸紀(岡山大学),池崎 太一(岡山大学)

著者名(英語): Hayato Fukui(Okayama University),Yukinori Nakamura(Okayama University),Taichi Ikezaki(Okayama University)

キーワード: １クラスニューラルネットワーク|One Class Neural Network

要約(日本語): 本稿では，疲労困憊の状態を推定する方法について基礎的検討を行う．筋電位の平均周波数と平均振幅を測定し，それらを特徴量としてOne Class Neural Network（OC-NN）により疲労の困憊状態を検知する．また，OC-NNによる検知結果から疲労の度合いの定量化する．等尺性の肘屈曲運動を伴う実験により本手法の性能を評価する．

要約(英語): This paper considers the estimation of human fatigue and its qualification. In our approach, the measured average frequency and amplitude of myopotential are used as feature values, which are given as the input to one class neural network. The performance of the proposed method is evaluated though the experiment of elbow flexion.

本誌: 2025年1月7日-2025年1月8日制御研究会-2

本誌掲載ページ: 41-42 p

原稿種別: 日本語