論文の概要: Fall Detection using Knowledge Distillation Based Long short-term memory
for Offline Embedded and Low Power Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12481v1
- Date: Thu, 24 Aug 2023 00:49:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 15:58:52.947206
- Title: Fall Detection using Knowledge Distillation Based Long short-term memory
for Offline Embedded and Low Power Devices
- Title(参考訳): 知識蒸留に基づくオフライン組込み・低消費電力デバイスにおける長期記憶を用いた転倒検出
- Authors: Hannah Zhou, Allison Chen, Celine Buer, Emily Chen, Kayleen Tang,
Lauryn Gong, Zhiqi Liu, Jianbin Tang
- Abstract要約: 本稿では,知識蒸留によるLSTMモデルを用いた非意図的転倒検出のための低コストで低消費電力な手法を提案する。
さまざまなセンサーから収集された時系列データを分析することを中心に、このソリューションはリアルタイム検出機能を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.0259127718987155
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a cost-effective, low-power approach to unintentional
fall detection using knowledge distillation-based LSTM (Long Short-Term Memory)
models to significantly improve accuracy. With a primary focus on analyzing
time-series data collected from various sensors, the solution offers real-time
detection capabilities, ensuring prompt and reliable identification of falls.
The authors investigate fall detection models that are based on different
sensors, comparing their accuracy rates and performance. Furthermore, they
employ the technique of knowledge distillation to enhance the models'
precision, resulting in refined accurate configurations that consume lower
power. As a result, this proposed solution presents a compelling avenue for the
development of energy-efficient fall detection systems for future advancements
in this critical domain.
- Abstract(参考訳): 本稿では,知識蒸留に基づくLSTM(Long Short-Term Memory)モデルを用いて,非意図的転倒検出のための低コストで低消費電力な手法を提案する。
さまざまなセンサーから収集された時系列データの分析に重点を置いたこのソリューションは、リアルタイム検出機能を提供し、落下の迅速かつ信頼性の高い識別を可能にする。
著者らは,異なるセンサに基づく転倒検出モデルを調査し,その精度と性能を比較した。
さらに、モデルの精度を高めるために知識蒸留技術を採用し、より少ない電力を消費する精密な構成を生み出した。
その結果、本提案手法は、この臨界領域における将来の進歩のためのエネルギー効率の高い落下検知システムの開発に有効な方法である。
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