| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-10-11 10:25 Wi-Fi CSIを用いた転倒検知システムにおけるEfficientNetによる異なる時間幅での学習が検知性能に与える性能の評価 ○柳田雄生・小林 真・新 浩一・西 正博（広島市大）  ICTSSL2024-34 |
|
| 抄録 | （和） | 屋内での高齢者の転倒事故が増加している．現在，転倒を検知する様々な転倒検知システムが研究されて いる．しかしながら，カメラを用いたシステムにはプライバシーの問題，ウェアラブル端末を用いたシステムには使 用者に対する身体的負担の問題がある. これらの問題点を解決するための手法として，非接触型でありながら検知が 可能な技術として電波を用いた転倒検知システムがある．Wi-Fi のChannel State Information (CSI) を利用したシステ ム．本研究では，Wi-Fi CSI を用いた転倒検知システムにおいて，畳み込みニューラルネットワーク(CNN) の1 つで あるEfficientNet を用いて検知性能を評価した．特に異なる時間幅での学習や異なる正規化による学習が検知性能に 与える影響を評価した |
| （英） | The number of indoor falls among the elderly is increasing. Various fall detection systems are currently being researched. However, systems using cameras have the problem of privacy, and systems using wearable terminals have the problem of physical burden on the user. To solve these problems, a fall detection system using radio waves has been developed as a technology that enables detection while remaining contactless. A system using Wi-Fi Channel State Information (CSI). In this study, the detection performance of a Wi-Fi CSI-based fall detection system was evaluated using EfficientNet, a convolutional neural network (CNN). In particular, the effects of learning in different time widths and learning with different normalisations on the detection performance were evaluated. |
|
| キーワード | （和） | Wi-Fi / CSI / 転倒検知 / 機械学習 / / / / |
| （英） | Wi=fi / CSI / Fall detection / Machine learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 198, ICTSSL2024-34, pp. 30-34, 2024年10月. | |
| 資料番号 | ICTSSL2024-34 | |
| 発行日 | 2024-10-03 (ICTSSL) | |
| ISSN | 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 | ICTSSL2024-34 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICTSSL IEE-SMF IN NWS |
| 開催期間 | 2024-10-10 - 2024-10-11 |
| 開催地（和） | 県立広島大学サテライトキャンパスひろしま |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | デジタルトランスフォーメーション、IoT、ロボティクス、ネットワークドコントロールシステム、遠隔監視・制御・操縦、災害対策・障害対策、BCP・レジリエンス、カーボンニュートラル、変動再生可能エネルギー、電力システム、需要家資源（ローカルフレキシビィティ）、アグリゲータ・VPP、電力/情報通信プラットフォーム、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICTSSL |
| 会議コード | 2024-10-ICTSSL-SMF-IN-NWS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Wi-Fi CSIを用いた転倒検知システムにおけるEfficientNetによる異なる時間幅での学習が検知性能に与える性能の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Evaluation of the Performance of EfficientNet Learning over Different Time Spans on Detection Performance in a Wi-Fi CSI-based Fall Detection System |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Wi-Fi / Wi=fi |
| キーワード(2)（和/英） | CSI / CSI |
| キーワード(3)（和/英） | 転倒検知 / Fall detection |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 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） | 柳田 雄生 / Yuki Yanagida / ヤナギダ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島市立大学大学院 (略称： 広島市大) Hiroshima City University Graduate School (略称： Hiroshima City Graduate Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 真 / Makoto Kobayashi / コバヤシ マコト |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島市立大学大学院 (略称： 広島市大) Hiroshima City University Graduate School (略称： Hiroshima City Graduate Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新 浩一 / Koichi Shin / シン コウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島市立大学大学院 (略称： 広島市大) Hiroshima City University Graduate School (略称： Hiroshima City Graduate Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西 正博 / Masahiro Nishi / ニシ マサヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 広島市立大学大学院 (略称： 広島市大) Hiroshima City University Graduate School (略称： Hiroshima City Graduate Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-10-11 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICTSSL |
| 資料番号 | ICTSSL2024-34 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.198 |
| ページ範囲 | pp.30-34 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-10-03 (ICTSSL) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]