安心センサにおけるSNNを用いた状態推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS4-1

グループ名: 【C】平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2007/09/04

タイトル(英語): State presumption based on SNN in safe sensor

著者名: 久保田 直行(首都大学東京),谷口 和彦(きんでん),小嶋 宏幸(首都大学東京)

著者名(英語): Naoyuki Kubota(Tokyo Metropolitan University),Kazuhiko Taniguchi(KINDEN CORPORATION),Hiroyuki Kojima(Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 学習|スパイキングニューラルネットワーク|learning|spiking neural network

要約(日本語): 高齢化社会の進展に伴い,介護保健施設の社会的役割はますます増大している.こうした施設における事故として多いのが,「転倒・転落」と「離設」である.
このような事故を未然に防ぐため,株式会社きんでんによって開発された離床検出センサは,超音波振動センサと空気圧センサを加えたもので、このセンサによって施設利用者がベッド上での寝返り,離床などの振動データを検出できる.しかし,それぞれの状態における基準は第三者が直接的に行っているため,曖昧であり,今後状態における正確な基準が必要とされる.
　そこで本稿ではこのセンサを利用し,スパイキングニューラルネットワークを用いて状態を推定し,その実験結果を示す.

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