論文の概要: Physics Sensor Based Deep Learning Fall Detection System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06994v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 07:50:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 06:10:13.823078
• Title: Physics Sensor Based Deep Learning Fall Detection System
• Title（参考訳）: 物理センサを用いたDeep Learning Fall検出システム
• Authors: Zeyuan Qu, Tiange Huang, Yuxin Ji, Yongjun Li,
• Abstract要約: 我々は,組込みセンサを用いたデータ受信装置を備えたTSFallDetectというシステムを構築した。 我々は、慣性およびフィルム圧力センサによって収集されたデータに基づいて、この降下動作予測問題に対処するために、シーケンシャルな深層学習手法を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9128828609564524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fall detection based on embedded sensor is a practical and popular research direction in recent years. In terms of a specific application: fall detection methods based upon physics sensors such as [gyroscope and accelerator] have been exploited using traditional hand crafted features and feed them in machine learning models like Markov chain or just threshold based classification methods. In this paper, we build a complete system named TSFallDetect including data receiving device based on embedded sensor, mobile deep-learning model deploying platform, and a simple server, which will be used to gather models and data for future expansion. On the other hand, we exploit the sequential deep-learning methods to address this falling motion prediction problem based on data collected by inertial and film pressure sensors. We make a empirical study based on existing datasets and our datasets collected from our system separately, which shows that the deep-learning model has more potential advantage than other traditional methods, and we proposed a new deep-learning model based on the time series data to predict the fall, and it may be superior to other sequential models in this particular field.
• Abstract（参考訳）: 近年, 組込みセンサによる転倒検出が実用化され, 普及している。 特定の応用としては、[ジャイロスコープやアクセラレーター]のような物理センサーに基づく転倒検出手法が、手作りの伝統的な特徴を使って利用され、マルコフ連鎖のような機械学習モデルや単にしきい値に基づく分類手法でそれらを供給している。 本稿では,組込みセンサに基づくデータ受信装置,モバイルディープラーニングモデル展開プラットフォーム,および将来的な拡張のためのモデルやデータ収集に使用されるシンプルなサーバを備えた,TSFallDetectというシステムを構築した。 一方,慣性および膜圧センサが収集したデータに基づいて,この転倒動作予測問題に対処するために,逐次的深層学習手法を利用する。 我々は,既存のデータセットと我々のデータセットを別々に収集した経験的研究を行い,ディープラーニングモデルが従来の手法よりも潜在的に有利であることを示すとともに,時系列データに基づく新たなディープラーニングモデルを提案して,秋を予測し,この分野の他のシーケンシャルモデルよりも優れている可能性がある。

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