Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fall Detection for Smart Living using YOLOv5

論文の概要: Fall Detection for Smart Living using YOLOv5

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15955v1
Date: Wed, 28 Aug 2024 17:14:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-29 15:09:00.917339
Title: Fall Detection for Smart Living using YOLOv5
Title（参考訳）: YOLOv5を用いたスマートリビングの転倒検出
Authors: Gracile Astlin Pereira,
Abstract要約: 本研究は,平均平均精度0.995のYOLOv5muモデルを用いた転倒検出システムを提案する。このモデルは様々な条件にまたがって大きな堅牢性と適応性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work introduces a fall detection system using the YOLOv5mu model, which achieved a mean average precision (mAP) of 0.995, demonstrating exceptional accuracy in identifying fall events within smart home environments. Enhanced by advanced data augmentation techniques, the model demonstrates significant robustness and adaptability across various conditions. The integration of YOLOv5mu offers precise, real-time fall detection, which is crucial for improving safety and emergency response for residents. Future research will focus on refining the system by incorporating contextual data and exploring multi-sensor approaches to enhance its performance and practical applicability in diverse environments.
Abstract（参考訳）: 本研究は, YOLOv5muモデルを用いた転倒検出システムを導入し, 平均mAP 0.995 を達成し, スマートホーム環境における転倒イベントの同定において, 異常な精度を示す。高度なデータ拡張技術によって強化されたこのモデルは、様々な条件にまたがる顕著な堅牢性と適応性を示す。 YOLOv5muの統合により、正確なリアルタイムの落下検知が可能となり、住民の安全と緊急対応の改善に不可欠である。今後の研究は、コンテキストデータを取り入れたシステムの改良と、多様な環境におけるその性能と実用性を高めるためのマルチセンサーアプローチの探求に焦点をあてる。

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