論文の概要: A new design of a fall detection system integrating landmark identification and deep learning techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.05749v1
• Date: Mon, 05 Oct 2026 03:53:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-10 04:42:31.481218
• Title: A new design of a fall detection system integrating landmark identification and deep learning techniques
• Title（参考訳）: ランドマーク識別と深層学習を融合した転倒検出システムの設計
• Abstract要約: 本稿では,発見精度と信頼性を高めるために,ランドマーク識別とディープラーニングを統合した革新的なシステムを紹介する。 空間認識のためのメディアパイプのような先進的なコンピュータビジョン技術を利用することで、システムは日常的な動きと実際の転倒を効果的に区別する。 ランドマークとディープラーニング予測アルゴリズムの統合は、誤報を最小限に抑え、真の転倒に対するタイムリーな応答を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This article introduces an innovative system that integrates landmark identification with deep learning to enhance fall detection accuracy and reliability. By utilizing advanced computer vision techniques, such as Media Pipe for spatial recognition, the system effectively differentiates between routine movements and actual falls. The integration of landmarks with a deep learning prediction algorithm minimizes false alarms, ensuring timely responses to genuine falls. Comprehensive experimentation underscores the system's versatility across various scenarios, emphasizing its potential to improve safety and independence for older adults. The training process demonstrates a steady increase in accuracy, stabilizing by the 40th cycle, while error rates decline significantly during the initial cycles. Real-time experiments, involving both male and female participants aged 8 to 50, recorded a remarkable 95% detection rate of falls, demonstrating the system's effectiveness and promising future applications in elder care and smart health monitoring environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,発見精度と信頼性を高めるために,ランドマーク識別とディープラーニングを統合した革新的なシステムを紹介する。 空間認識のためのメディアパイプのような先進的なコンピュータビジョン技術を利用することで、システムは日常的な動きと実際の転倒を効果的に区別する。 ランドマークとディープラーニング予測アルゴリズムの統合は、誤報を最小限に抑え、真の転倒に対するタイムリーな応答を保証する。 総合的な実験は、様々なシナリオにおけるシステムの汎用性を強調し、高齢者の安全と自立性を改善する可能性を強調している。 トレーニングプロセスは,第40サイクルによる精度の着実に向上し,第1サイクルではエラー率が大きく低下する。 8歳から50歳までの男女のリアルタイム実験では,転倒の95%が顕著に検出され,高齢者およびスマートヘルスモニタリング環境におけるシステムの有効性と将来的な応用が実証された。

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