WEKO3
アイテム
マルチモーダルAIを用いた自転車走行時の異常フォーム検出システム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240310
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2403109c809cdf-295f-4a4e-bc2f-11599c8de63e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2024186.pdf (1.4 MB)
2026年6月19日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2024-06-19 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | マルチモーダルAIを用いた自転車走行時の異常フォーム検出システム | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| タイトル | An Irregular Detection System for Bicycle Riding Form using Multimodal AI | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 滋賀大学大学院データサイエンス研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学附属図書館 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 滋賀大学大学院データサイエンス研究科 | ||||||||||||||
| 著者名 |
戸簾, 隼人
× 戸簾, 隼人
× 矢野, 英人
× 甲斐, 尚人
× 義久, 智樹
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 近年，サイクリングの観光利用が普及し，初心者が長距離サイクリングをする機会が増えている．その結果，サイクリストが意図せず一部の脚の筋肉を使いすぎてしまい，腸脛靭帯炎などの傷病を引き起こす場合がある．これは自転車の異常な乗車フォームが影響を及ぼしている．そこで本稿では，慣性計測ユニット(IMU)と2D Light Detection And Ranging（2D LiDAR）を用いた，自転車の異常な乗車フォームを検出するための新たなアーキテクチャを提案する．アーキテクチャでは，Recurrent Neural NetworkベースのモデルにIMUのデータを入力して得られた出力と，2D LiDARのデータを処理して得られる特徴量を分類メタモデルの入力とし，異常な乗車フォームを検出する．評価実験の結果，分類メタモデルの評価指標として精度0.900，適合度0.892，再現率0.841，F1スコア0.862が得られた．これは分類モデル単独の評価指標と比較して，全ての項目で性能が向上し，アーキテクチャの有効性が実証された．さらに，開発したアウトソーシングシステムにより，IoTエッジにて，約0.657秒ごとに異常な乗車フォームの検出が可能と明らかにした． | |||||||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集 巻 2024, p. 1371-1379, 発行日 2024-06-19 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
