2024-03-29T13:39:05Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001553892023-04-27T10:00:04Z01164:03865:08477:08478
低解像度赤外線センサアレーを用いた非接触行動識別法の識別精度改善Accuracy Improvement of Non-contact Activity Recognition Using Low-Resolution Thermopile Sensor Arrayjpn屋内行動センシングhttp://id.nii.ac.jp/1001/00155355/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=155389&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2016 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.慶應義塾大学大学院理工学研究科慶應義塾大学大学院理工学研究科慶應義塾大学理工学部情報工学科増山, 翔太洪, 志勲大槻, 知明総人口に占める高齢者の割合が 21 %を超えた状態を 「超高齢社会」 と呼び,日本は 2007 年に超高齢社会となった高齢者と離れて暮らす家族にとって,高齢者の日常生活を見守り,転倒などの異常状態を迅速かつ,高精度に検知可能な見守り手法に対する関心が高まっている.我々は以前,低解像度赤外線センサアレーを用いた低コスト,小型,高プライバシー,非接触な転倒検知手法を提案した.しかし,この手法では,複数行動が組み合わさった転倒の識別精度が低いという課題があった.また,識別行動数を増やし,高齢者の日常の基本的な行動を知ることで,将来の予期せぬ事故を防げるとの考えから,本稿では,複数行動の組み合わせに対応する非接触行動識別法の識別制度改善法を提案する.提案法では赤外線センサアレーから取得した温度分布を解析することで,「無人」,「静止」,「歩行」,「着席」,「転倒」 の 5 行動に識別する.転倒検知と比較して,複数行動の組み合わせ,ならびに増加した識別行動数へ対応するために,抽出する特徴量,特徴量の抽出タイミングを改善した.実験の結果,従来法の課題点を克服しつつ,転倒 100%,歩行 90.9%,着席 94.7%,静止 100%,無人 97.7%の識別精度を達成することを確認した.Aging a is world wide problem. For family members living away from him/her, there is an increasing number of expectations for elderly monitoring services that can inform their fundamental activities or emergency situation like a fall. In our previous work, we have proposed falling detection method using thermopile sensor axrays. However, this method has the issue that consecutive movements can not be divided. Moreover, knowing daily fundamental activities of elderly people is also important to prevent from future accidents. Therefore, in this thesis, we propose activity recognition method that can distinguish consecutive movements. In new method, the temperature distribution sent from the sensor is classified into 5 activities: no event, stopping, walking, sitting, and falling. The method includes new evaluation functions, features, and features extraction timing to improve our previous work. As the results of experiments, recall ratios of "No event" and "Stopping" were 97.7% and 100%, respectively. Those of "Walking", "Sitting", and "Falling" were 82.8%, 81.1%, and 97.4%, respectively.AA11851388研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム(MBL)2016-MBL-7833162016-02-222188-88172016-02-18