講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-10-13 11:10
深層学習と慣性センサを活用した個別ストローク動作開始タイミングの推定手法 ○大前佑斗(東京高専)・小林幹京・酒井一樹・塩野谷 明・高橋弘毅(長岡技科大)・宮地 力(東大)・櫻井義久(スポーツセンシング)・中井一文・江崎修央(鳥羽商船高専)・秋月拓磨(豊橋技科大) PRMU2017-90 |
抄録 |
(和) |
著者らは,単一の慣性センサを活用した競泳コーチング支援システムの構築を目指している.
この要件の一つに,試技内で遂行する複数回のストローク動作について,それぞれの開始タイミングを個別に推定するという課題が存在する.
そのため,センサデータの時間・周波数領域に対し,深層学習とピーク検出を活用することでストローク動作開始タイミングを推定する手法について報告する.
モデルパラメータの学習に適用しなかった被験者のデータを用いて誤差評価を行った結果,提案手法の誤差は0.058±0.044 secであることが確認された.
本手法を用いることで,高精度にストローク開始タイミングを検出することが可能となる.
また,ストロークに限定せず,特定の身体動作の開始・終了タイミングの精密な推定への技術転移も期待される. |
(英) |
(Not available yet) |
キーワード |
(和) |
機械学習 / 深層学習 / 競泳 / 慣性センサ / 身体動作判別 / / / |
(英) |
Machine Learning / Deep Learning / Swimming / Inertial Measurement Unit / Human Activity Recognition / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 238, PRMU2017-90, pp. 155-160, 2017年10月. |
資料番号 |
PRMU2017-90 |
発行日 |
2017-10-05 (PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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PRMU2017-90 |