論文の概要: IMU Based Deep Stride Length Estimation With Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02977v1
• Date: Fri, 6 May 2022 01:48:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 21:49:05.415237
• Title: IMU Based Deep Stride Length Estimation With Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: IMUを用いた自己教師付き学習による深部ストライド長推定
• Authors: Jien-De Sui and Tian-Sheuan Chang
• Abstract要約: 本稿では,1ストライドあたりのランニングおよびウォーキングのストライド長を予測し,ランニングタイプやウォーキングタイプを分類するために,単一畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 提案モデルでは,従来の手法と比較して平均誤差が4.78%,ランニング・ストライド長の回帰が99.83%,ランニング・アンド・ウォーキングの精度が99.83%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1246030133914898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Stride length estimation using inertial measurement unit (IMU) sensors is getting popular recently as one representative gait parameter for health care and sports training. The traditional estimation method requires some explicit calibrations and design assumptions. Current deep learning methods suffer from few labeled data problem. To solve above problems, this paper proposes a single convolutional neural network (CNN) model to predict stride length of running and walking and classify the running or walking type per stride. The model trains its pretext task with self-supervised learning on a large unlabeled dataset for feature learning, and its downstream task on the stride length estimation and classification tasks with supervised learning with a small labeled dataset. The proposed model can achieve better average percent error, 4.78\%, on running and walking stride length regression and 99.83\% accuracy on running and walking classification, when compared to the previous approach, 7.44\% on the stride length estimation.
• Abstract（参考訳）: 医療・スポーツトレーニングの代表的な歩行パラメータとして,慣性測定装置(IMU)センサを用いたストライド長推定が近年普及している。 従来の推定方法は、明示的なキャリブレーションと設計仮定を必要とする。 現在のディープラーニング手法はラベル付きデータの少ない問題に悩まされている。 以上の課題を解決するために, 単体の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案し, 走行・歩行のストライド長を予測し, ストライド毎のランニングタイプや歩行タイプを分類する。 このモデルは、特徴学習のための大きなラベル付きデータセット上の自己教師付き学習と、小さなラベル付きデータセットによる教師付き学習によるストライド長推定と分類タスクの下流タスクを訓練する。 提案モデルでは, 走行および歩行における平均誤差が4.78 %, 走行および歩行距離の回帰が99.83 %, 走行と歩行の分類が99.83 %, 従来の手法と比較して7.44 %であった。

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