| 講演名 | 2014-08-01 低解像度赤外線アレイセンサを用いた転倒検知(一般,無線分散ネットワーク,M2M(Machine-to-Machine),D2D(Device-to-Device),一般) 増山 翔太, 洪 志勲, 大槻 知明, |
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| 抄録(和) | 近年,超高齢社会となった日本では高齢者を見守るシステムの需要が高まっている.高齢者の事故の多くは転倒・転落によるもので,これらの異常状態を迅速かつ高精度に検出する必要性がある.転倒検知システムは装着型と非装着型に大別されるが,前者は利用者の負担が大きい.また,後者はカメラを使用するシステムが多く,プライバー侵害の可能性が高いなど,どちらにも課題がある.本稿では,小型で安価な低解像度の赤外線アレイセンサを用いた高齢者の転倒検知システムを提案する.提案システムは,高いプライバシー性(低画素)を持ち,非装着型のため利用者に大きな負担をかけることなく転倒を検知できる.低解像度の赤外線アレイセンサを用い,転倒時の体の動きの早さなどに着目した4つの特徴量を学習し,分類器で転倒・非転倒を分類する.実験により特性を評価した結果,教師データに被験者のデータを含む場合・含まない場合,いずれの場合も94%以上の適中率(Accuracy)で転倒・非転倒を分類できることを確認した. |
| 抄録(英) | Nowadays, aging society is a big problem and demand for monitoring systems is becoming higher. Under this circumstance, a fall is a main factor of accidents at home. From this point of view, we need to detect falls expeditiously and correctly. However, usual methods like using a video camera or a wearable device have some issues in privacy and convenience. In this report, we propose a system of fall detection using a low resolution infrared array sensor. The proposed system uses this sensor with advantages of privacy protection (low resolution), low cost (cheap sensor), and convenience (small device). We propose four features and based on them, classify activities as either a fall or a non-fall. We show a proof-of-concept of our proposed system using a commercial-off-the-shelf (COTS) hardware. Results of experiments show the detection rate of higher than 94 % irrespective of training data contains object's data or not. |
| キーワード(和) | 赤外線アレイセンサ / 転倒検知 / プライバシー / 教師あり学習 / k近傍法 |
| キーワード(英) | Infrared Array Sensor / Fall Detection / Privacy / Supervised Learning / k-nearest neighbor algorithm |
| 資料番号 | ASN2014-81 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ASN |
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| 開催期間 | 2014/7/23(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Ambient intelligence and Sensor Networks(ASN) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 低解像度赤外線アレイセンサを用いた転倒検知(一般,無線分散ネットワーク,M2M(Machine-to-Machine),D2D(Device-to-Device),一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Fall Detection System Using Low Resolution Infrared Array Sensor |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 赤外線アレイセンサ / Infrared Array Sensor |
| キーワード(2)（和/英） | 転倒検知 / Fall Detection |
| キーワード(3)（和/英） | プライバシー / Privacy |
| キーワード(4)（和/英） | 教師あり学習 / Supervised Learning |
| キーワード(5)（和/英） | k近傍法 / k-nearest neighbor algorithm |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 増山 翔太 / Shota MASHIYAMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Technology, Keio University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 洪 志勲 / Jihoon HONG |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Technology, Keio University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大槻 知明 / Tomoaki OHTSUKI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学理工学部情報工学科 Department of Information and Computer science, Keio University |
| 発表年月日 | 2014-08-01 |
| 資料番号 | ASN2014-81 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 166 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |