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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-05-29 13:30 骨格センシングを用いた宅内身体活動の品質づけ手法の提案 ○陳 思楠・佐伯幸郎・中村匡秀（神戸大）  SC2020-1 |
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| 抄録 | （和） | 近年，高齢化社会で在宅介護への転換が進む中，宅内の身体活動をいかに継続するかが健康寿命の延伸に重要である．特に高齢者の場合，自宅での身体活動の量は廃用症候群や認知症の兆候を把握する重要な指標である．本研究では，宅内居住者の身体活動の量を簡便かつ非侵襲的に計測し，身体活動の質的な評価につなげることを目的とする．具体的には，定点カメラで宅内の映像を撮影し，骨格センシングによって居住者の骨格のみを抽出し，特徴点の座標を時系列データとして蓄積する．座標の時系列から居住者の姿勢や位置などの変化量を計算し，身体活動の量を性質づける手法を検討する．提案手法は，従来技術のようにウェアラブル機器を必要とせず，オリジナルの宅内映像を蓄積しないため，非侵襲的に身体活動のセンシングが達成できる．提案手法を姿勢推定機械学習モデルPoseNetを用いて試作し，体の境界領域と17の特徴点の座標をリアルタイムに検出し，データベースに蓄積した．蓄積したデータを分析し，座っている，立っている，歩いているなどの基本的な骨格の動き，姿勢の変化，位置の移動の定量化が可能であることを確認した．さらに，メッツなどの標準的な活動スケールとの関連付けも考察し，提案手法の具体的な応用も展望した． |
| （英） | In recent years, with the conversion to home care in the aging society, it is significant for extending healthy life span on how to continue physical activities at home. Especially, to comprehend signs of disuse atrophy and dementia of the elderly, the physical activity amount at home is an important index.The goal of this study is to measure the physical activity amount of residents in a simple, non-invasive manner, and to connect it with the qualitative evaluation of physical activities at home. More specifically, we capture the in-home real-time video with a fixed-point camera, extract the bone data of a resident using the bone sensing techniques, and accumulate solely the coordinate of feature points as the time-series data. We examine a method to characterize the physical activity amount, which calculates the amount of change from the coordinate data on time series, such as the posture and position of residents. It does not require the wearable devices in the proposed method. The non-invasive physical activity sensing can be achieved since the original in-home video is not accumulated. We first used the machine learning model PoseNet for the pose estimation, which detected the coordinates of the body boundary area and 17 feature points in real-time. We then analyzed the accumulated data, to checked the possible with the quantitation of the basic bone movements, posture changes, and position movements. Such as sitting, standing, and walking.Furthermore, we also discussed the association with standard activity scales (ex., METs), and looked ahead to the specific application of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | 在宅介護 / 身体活動 / 映像 / PoseNet / 骨格センシング / / / |
| （英） | Home care / Physical activities / Video / PoseNet / Bone sensing / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 49, SC2020-1, pp. 1-6, 2020年5月. | |
| 資料番号 | SC2020-1 | |
| 発行日 | 2020-05-22 (SC) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | SC2020-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC |
| 開催期間 | 2020-05-29 - 2020-05-29 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | サービスコンピューティング環境に向けたAIとその応用,その他 |
| テーマ（英） | AI Application for Service Computing Environment and Other Issues |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SC |
| 会議コード | 2020-05-SC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 骨格センシングを用いた宅内身体活動の品質づけ手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Characterizing Quality of In-home Physical Activities Using Bone-based Human Sensing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 在宅介護 / Home care |
| キーワード(2)（和/英） | 身体活動 / Physical activities |
| キーワード(3)（和/英） | 映像 / Video |
| キーワード(4)（和/英） | PoseNet / PoseNet |
| キーワード(5)（和/英） | 骨格センシング / Bone sensing |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 思楠 / Sinan Chen / チン シナン |
| 第1著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐伯 幸郎 / Sachio Saiki / サイキ サチオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 匡秀 / Masahide Nakamura / ナカムラ マサヒデ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-05-29 13:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SC |
| 資料番号 | SC2020-1 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.49 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-05-22 (SC) |
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