論文の概要: A Multimodal Dangerous State Recognition and Early Warning System for Elderly with Intermittent Dementia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20136v1
- Date: Thu, 30 May 2024 15:12:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 13:48:54.974203
- Title: A Multimodal Dangerous State Recognition and Early Warning System for Elderly with Intermittent Dementia
- Title（参考訳）: 間欠性認知症高齢者のマルチモーダル・危険な状態認識と早期警戒システム
- Authors: Liyun Deng, Lei Jin, Guangcheng Wang, Quan Shi, Han Wang,
- Abstract要約: このシステムは、アンチロススマートヘルメット、クラウドコンピューティングモジュール、および介護者のモバイルデバイス上のインテリジェント早期警告アプリケーションを含む。
このスマートヘルメットは、ミニチュアカメラモジュール、GPSモジュール、および5G通信モジュールを統合し、高齢者のファーストパーソン画像と位置情報を収集する。
クラウドコンピューティングモジュールにおいて、私たちのチームは、高齢者が行方不明になるリスクを正確に評価するために、シーン情報と位置情報に基づくマルチモーダルな危険な状態認識ネットワークを初めて提案しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.299841779645014
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In response to the social issue of the increasing number of elderly vulnerable groups going missing due to the aggravating aging population in China, our team has developed a wearable anti-loss device and intelligent early warning system for elderly individuals with intermittent dementia using artificial intelligence and IoT technology. This system comprises an anti-loss smart helmet, a cloud computing module, and an intelligent early warning application on the caregiver's mobile device. The smart helmet integrates a miniature camera module, a GPS module, and a 5G communication module to collect first-person images and location information of the elderly. Data is transmitted remotely via 5G, FTP, and TCP protocols. In the cloud computing module, our team has proposed for the first time a multimodal dangerous state recognition network based on scene and location information to accurately assess the risk of elderly individuals going missing. Finally, the application software interface designed for the caregiver's mobile device implements multi-level early warnings. The system developed by our team requires no operation or response from the elderly, achieving fully automatic environmental perception, risk assessment, and proactive alarming. This overcomes the limitations of traditional monitoring devices, which require active operation and response, thus avoiding the issue of the digital divide for the elderly. It effectively prevents accidental loss and potential dangers for elderly individuals with dementia.
- Abstract（参考訳）: 中国で高齢化が進んでいるため、高齢の脆弱なグループが欠落する傾向にある社会問題に対して、私たちのチームは、人工知能とIoT技術を使って、間欠的な認知症を抱える高齢者に対して、ウェアラブルなアンチロスデバイスとインテリジェント早期警戒システムを開発した。
このシステムは、アンチロススマートヘルメット、クラウドコンピューティングモジュール、および介護者のモバイルデバイス上のインテリジェント早期警告アプリケーションを含む。
このスマートヘルメットは、ミニチュアカメラモジュール、GPSモジュール、および5G通信モジュールを統合し、高齢者のファーストパーソン画像と位置情報を収集する。
データは5G、FTP、TCPプロトコルを介してリモートで送信される。
クラウドコンピューティングモジュールにおいて、私たちのチームは、高齢者が行方不明になるリスクを正確に評価するために、シーン情報と位置情報に基づくマルチモーダルな危険な状態認識ネットワークを初めて提案しました。
最後に、介護者のモバイルデバイス用に設計されたアプリケーションソフトウェアインタフェースは、複数レベルの早期警告を実装している。
本研究チームが開発したシステムでは,高齢者の操作や対応を必要とせず,完全自動的環境認識,リスク評価,積極的に警報を行う。
これにより、アクティブな操作と応答を必要とする従来の監視装置の限界を克服し、高齢者のデジタル分割の問題を回避することができる。
認知症高齢者の事故や潜在的な危険を効果的に防ぐ。
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