論文の概要: Environment-independent mmWave Fall Detection with Interacting Multiple
Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08755v1
- Date: Wed, 15 Nov 2023 07:49:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 16:45:40.220939
- Title: Environment-independent mmWave Fall Detection with Interacting Multiple
Model
- Title（参考訳）: 干渉多重モデルによる環境非依存mm波落下検出
- Authors: Xuyao Yu, Jiazhao Wang and Wenchao Jiang
- Abstract要約: mmWave radarは、プライバシー保護と非接触性のための有望な候補技術である。
FADEは現実のシナリオにおいて精度と堅牢性を高めた実用的な落下検知レーダーシステムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9358739203360094
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ageing society brings attention to daily elderly care through sensing
technologies. The future smart home is expected to enable in-home daily
monitoring, such as fall detection, for seniors in a non-invasive,
non-cooperative, and non-contact manner. The mmWave radar is a promising
candidate technology for its privacy-preserving and non-contact manner.
However, existing solutions suffer from low accuracy and robustness due to
environment dependent features. In this paper, we present FADE
(\underline{FA}ll \underline{DE}tection), a practical fall detection radar
system with enhanced accuracy and robustness in real-world scenarios. The key
enabler underlying FADE is an interacting multiple model (IMM) state estimator
that can extract environment-independent features for highly accurate and
instantaneous fall detection. Furthermore, we proposed a robust multiple-user
tracking system to deal with noises from the environment and other human
bodies. We deployed our algorithm on low computing power and low power
consumption system-on-chip (SoC) composed of data front end, DSP, and ARM
processor, and tested its performance in real-world. The experiment shows that
the accuracy of fall detection is up to 95\%.
- Abstract（参考訳）: 高齢化社会は、センシング技術を通じて日常生活の介護に注意を向ける。
スマートホームの将来は、高齢者が非侵襲的で非協力的で非接触的な方法で、転倒検知などの家庭内日々の監視を可能にすることが期待されている。
mmwave radarは、プライバシ保護および非接触方式の有望な候補技術である。
しかしながら、既存のソリューションは、環境に依存する機能のため、精度と堅牢性が低下する。
本稿では,実世界のシナリオにおいて精度と堅牢性を向上した実用的な落下検知レーダであるFADE(\underline{FA}ll \underline{DE}tection)を提案する。
fadeの基盤となるキーイネーブラは、環境に依存しない機能を抽出し、高精度かつ瞬時にフォール検出を行う対話型マルチモデル(imm)状態推定器である。
さらに,環境や人体からの騒音に対処するためのロバストなマルチユーザトラッキングシステムを提案する。
我々は,データフロントエンド,DSP,ARMプロセッサからなる低消費電力・低消費電力システム(SoC)にアルゴリズムをデプロイし,実世界での性能試験を行った。
実験の結果,落下検出の精度は最大95%であることがわかった。
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