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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-08-01 15:40 アレーセンサを用いた未学習転倒の検知 ○日野裕介・洪 志勲・大槻知明（慶大）  ASN2014-80 |
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| 抄録 | （和） | 家庭での高齢者の事故の中で，転倒事故は最も大きい割合を占める． 高齢者の転倒を検知する方法には様々なものがあるが，それらにはプライバシーの侵害や，検知範囲の狭さといった問題点がある． 我々は以前，電波伝搬を測るセンサであるアレーセンサを用いた転倒検知法を提案したが，行動の前後を含んだ行動シナリオ全体を観測する必要があるため，学習とは異なるシナリオの転倒が起きた場合，転倒を正確に検知することはできなかった． 本稿では，アレーセンサを用いた学習されていないシナリオの転倒検知法を提案する．数秒間隔ごとに転倒を検知し，それらの結果を利用して，その行動が転倒であるか否かを識別する． さらにサポートベクターマシン(SVM)に新しい特徴量を用いることで紛らわしい行動を識別し，転倒検知精度を改善する． |
| （英） | Nowadays, the population of the elderly people is increasing in Japan. The system to protect an elderly person who is living alone is needful. The bigger part of the accident in their house is falling. There are several kinds of products to detect a person's fall. However, there are some problems that it does not have enough detection range and privacy. Array sensor is an sensor, which detects radio wave propagation by observing the direction of arrival (DOA) of the signal. We developed previously the fall detection using array sensor. In the conventional fall detection method, it is needed to learn and observe the whole activity scenario, which includes how the person moves before and after the fall. As a result, when the unexpected fall scenario happens, it is not able to detect the fall correctly. In this report, we propose a detection algorithm for unexpected fall using array sensor. We detect fall for every fixed time, and by the results of the detection, we decide whether the activity is falling or not. By using this method, it can detect the unexpected fall scenario, which is not learned. In addition, we use new features for support vector machine (SVM) to distinguish confusing activities and improve the fall detection accuracy. |
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| キーワード | （和） | センサー / アレーセンサ / 転倒検知 / / / / / |
| （英） | sensor / array sensor / fall detection / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 166, ASN2014-80, pp. 213-217, 2014年7月. | |
| 資料番号 | ASN2014-80 | |
| 発行日 | 2014-07-23 (ASN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ASN2014-80 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC ASN NS RCS SR |
| 開催期間 | 2014-07-30 - 2014-08-01 |
| 開催地（和） | 京都テルサ |
| 開催地（英） | Kyoto Terrsa |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Wireless Distributed Network, M2M: Machine-to-Machine, D2D: Device-to-Device, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ASN |
| 会議コード | 2014-07-RCC-ASN-NS-RCS-SR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | アレーセンサを用いた未学習転倒の検知 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detecting Unexpected Fall Using Array Sensor |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | センサー / sensor |
| キーワード(2)（和/英） | アレーセンサ / array sensor |
| キーワード(3)（和/英） | 転倒検知 / fall detection |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 日野 裕介 / Yusuke Hino / ヒノ ユウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 洪 志勲 / Jihoon Hong / ホン ジフン |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-08-01 15:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ASN |
| 資料番号 | ASN2014-80 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.166 |
| ページ範囲 | pp.213-217 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2014-07-23 (ASN) |
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