論文の概要: Convolutional Neural Network for Elderly Wandering Prediction in Indoor Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12987v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 21:27:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:06:27.072671
• Title: Convolutional Neural Network for Elderly Wandering Prediction in Indoor Scenarios
• Title（参考訳）: コンボリューションニューラルネットワークによる室内シナリオにおける高齢者の放浪予測
• Authors: Rafael F. C. Oliveira, Fabio Barreto, Raphael Abreu
• Abstract要約: 本研究は,非侵入型屋内センサから収集したパスデータからアルツハイマー病患者の迷走行動を検出する方法を提案する。 十分なデータがないために、独自のアプリケーションを使用して220のパスのデータセットを手動で生成しました。 文学におけるわくわくするパターンは、通常、視覚的特徴(ループやランダムな動きなど)によって識別される
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This work proposes a way to detect the wandering activity of Alzheimer's patients from path data collected from non-intrusive indoor sensors around the house. Due to the lack of adequate data, we've manually generated a dataset of 220 paths using our own developed application. Wandering patterns in the literature are normally identified by visual features (such as loops or random movement), thus our dataset was transformed into images and augmented. Convolutional layers were used on the neural network model since they tend to have good results finding patterns, especially on images. The Convolutional Neural Network model was trained with the generated data and achieved an f1 score (relation between precision and recall) of 75%, recall of 60%, and precision of 100% on our 10 sample validation slice
• Abstract（参考訳）: 本研究は,非侵入型屋内センサから収集したパスデータからアルツハイマー病患者の迷走行動を検出する方法を提案する。 十分なデータがないため、当社が開発したアプリケーションを使用して、220パスのデータセットを手動で生成しました。 文学の迷走パターンは通常、視覚的特徴(ループやランダムな動きなど)によって識別されるため、データセットは画像に変換され、拡張されます。 畳み込み層は、特に画像上のパターンを見つける良い結果をもたらす傾向があるため、ニューラルネットワークモデルで使用された。 The Convolutional Neural Network model were training with the generated data and achieve a f1 score (relation between precision and recall) of 75%, recall of 60%, and precision of 100% on our 10 sample validation slice。

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