ディープラーニングを利用した高齢者の転倒予測システムの開発：歩行データに対して有効な学習手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS20023

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2020/03/02

タイトル(英語): Development of Elderly Fall Prediction System Utilized Deep Learning: Examination of Effective Learning Techniques for Walking Data

著者名: 蛭田 哲大(沖縄工業高等専門学校),安里 健太郎(沖縄工業高等専門学校)

著者名(英語): Tetsuhiro Hiruta(National Institute of Technology, Okinawa College),Kentaro Asato(National Institute of Technology, Okinawa College)

要約(日本語): 本研究では，まずデータを分類しつつ収集，学習を行うことで継続的に精度を向上させていく歩行分類機器の開発を目的とした．したがって，初期段階では少ないデータ数で開発を行う必要がある．そこで，効率よく開発を行う方法として，有効性が示唆された加速度に加え，角速度，姿勢角の複数のデータ種類を組み合わせた学習，時系列データに有効な拡張手法の検討を行った．

要約(英語): In this study, we classified of walks using the Deep Learning as a pre-stage for the development of the device which predict and prevent the fall of elderly person.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,920 Kバイト