Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning-based Fall Detection Algorithm Using Ensemble Model of Coarse-fine CNN and GRU Networks

論文の概要: Deep Learning-based Fall Detection Algorithm Using Ensemble Model of Coarse-fine CNN and GRU Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06335v1
Date: Thu, 13 Apr 2023 08:30:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-14 15:23:46.691797
Title: Deep Learning-based Fall Detection Algorithm Using Ensemble Model of Coarse-fine CNN and GRU Networks
Title（参考訳）: 粗大CNNとGRUネットワークのアンサンブルモデルを用いたディープラーニングによるフォール検出アルゴリズム
Authors: Chien-Pin Liu, Ju-Hsuan Li, En-Ping Chu, Chia-Yeh Hsieh, Kai-Chun Liu, Chia-Tai Chan, Yu Tsao
Abstract要約: 本研究では,大小の畳み込みニューラルネットワークとゲートリカレントユニットを組み合わせたアンサンブルモデルを提案する。提案したモデルは、それぞれ92.54%、96.13%、94.26%のリコール、精度、Fスコアを達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.624051346741515
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Falls are the public health issue for the elderly all over the world since the fall-induced injuries are associated with a large amount of healthcare cost. Falls can cause serious injuries, even leading to death if the elderly suffers a "long-lie". Hence, a reliable fall detection (FD) system is required to provide an emergency alarm for first aid. Due to the advances in wearable device technology and artificial intelligence, some fall detection systems have been developed using machine learning and deep learning methods to analyze the signal collected from accelerometer and gyroscopes. In order to achieve better fall detection performance, an ensemble model that combines a coarse-fine convolutional neural network and gated recurrent unit is proposed in this study. The parallel structure design used in this model restores the different grains of spatial characteristics and capture temporal dependencies for feature representation. This study applies the FallAllD public dataset to validate the reliability of the proposed model, which achieves a recall, precision, and F-score of 92.54%, 96.13%, and 94.26%, respectively. The results demonstrate the reliability of the proposed ensemble model in discriminating falls from daily living activities and its superior performance compared to the state-of-the-art convolutional neural network long short-term memory (CNN-LSTM) for FD.
Abstract（参考訳）: 転倒によって引き起こされたケガは、医療費の多さと関連しているため、世界中の高齢者にとって、転倒は公衆衛生上の問題となっている。転倒は重傷を負い、高齢者が「長い道」に苦しむ場合でさえも重傷を負う。そのため、緊急警報を救急に提供するために、信頼性の高い転倒検知(fd)システムが必要となる。ウェアラブルデバイス技術や人工知能の進歩により、加速度計やジャイロスコープから収集した信号を機械学習やディープラーニングを用いて分析するシステムも開発されている。本研究では,より優れた転倒検出性能を実現するために,粗大な畳み込みニューラルネットワークとゲート再帰ユニットを組み合わせたアンサンブルモデルを提案する。このモデルで使用される並列構造設計は、異なる空間特性の粒を復元し、特徴表現のための時間依存性をキャプチャする。本研究は,提案モデルの信頼性を検証するためにfallalld public datasetを適用し,それぞれ92.54%,96.13%,94.26%のリコール,精度,f-scoreを実現する。その結果,FD用畳み込みニューラルネットワーク(CNN-LSTM)と比較して,日々の生活活動から転倒を識別する際のアンサンブルモデルの信頼性と優れた性能が示された。

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