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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-17 13:35 複数センサを用いた機械学習による多クラス転倒検出システム ○陳 鳴龍・吉田政望・野口 拓（立命館大）  CQ2025-115 |
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| 抄録 | （和） | 高齢化の進行に伴い，高齢者の転倒事故とそれに伴う社会的負担が深刻化しており，転倒検出技術の重要性が高まっている．本稿では，転倒時の身体動作を表す物理情報と，生理状態に関連する情報との融合に着目し，衣服に組み込んだ加速度センサおよび心拍センサを用いた転倒検出システムを提案する．独自に収集したマルチセンサデータに基づき，重度転倒・軽度転倒・転倒リスク動作を含む15クラスを定義し，XGBoostやLightGBMなどの機械学習手法，ならびにCNNやLSTMなどの深層学習手法を用いて分類性能を評価した．その結果，心拍データを併用することで分類性能が向上することを確認した．さらに，作成した学習済みモデルが組込み環境に実装可能であることを示した． |
| （英） | As populations age, falls among older adults and the associated social burden are increasing, highlighting the need for reliable fall detection. This paper proposes a fall detection system that integrates accelerometer and heart-rate sensors embedded in clothing and focuses on fusing kinematic signals during falls with physiological-state information. Using multi-sensor data, we define 15 activity classes, including severe falls, mild falls, and fall-risk movements, and evaluate classification performance with machine learning models (XGBoost and LightGBM) and deep learning models (CNN and LSTM). Results show that incorporating heart-rate data improves classification performance. We also demonstrate that the trained model can run in an embedded environment. | |
| キーワード | （和） | 転倒検出 / 多クラス分類 / マルチセンサ融合 / 機械学習 / 深層学習 / 組込みシステム / / |
| （英） | Fall Detection / Multiclass classification / Multisensor fusion / Machine learning / Deep learning / Embedded systems / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 409, CQ2025-115, pp. 79-84, 2026年3月. | |
| 資料番号 | CQ2025-115 | |
| 発行日 | 2026-03-09 (CQ) | |
| 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 | CQ2025-115 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ MVE IMQ IE |
| 開催期間 | 2026-03-16 - 2026-03-18 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa-Sangyoushien-Center |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2026-03-CQ-MVE-IMQ-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複数センサを用いた機械学習による多クラス転倒検出システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Multiclass Fall Detection System Using Machine Learning with Multiple Sensors |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 転倒検出 / Fall Detection |
| キーワード(2)（和/英） | 多クラス分類 / Multiclass classification |
| キーワード(3)（和/英） | マルチセンサ融合 / Multisensor fusion |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(6)（和/英） | 組込みシステム / Embedded systems |
| 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） | 陳 鳴龍 / Minglong Chen / チン メイリュウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 政望 / Masami Yoshida / ヨシダ マサミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野口 拓 / Taku Noguchi / ノグチ タク |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-17 13:35:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2025-115 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.79-84 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-09 (CQ) |
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