楊群さん(渡邊研・研究員)の論文が国際会議 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics に掲載されました
研究分野 | 数理情報科学(知能情報学) |
掲載誌 | 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) |
論文題目 | Motion Estimation by Deep Learnings Using Ambient Sensor Network |
著者 | Yang Qun, Shoichiro Hara, Yuji Watanabe |
所属機関 | 名古屋市立大学 |
概要 | 本論文では、慣性計測ユニット(Inertial Measurement Unit: IMU)とスマートフォンのセンサで同時に計測できるアンビエントセンサネットワークを用いて被験者7名の運動データを収集し、立ち上がる、立つ、歩く、向きを変える、速く歩く、座る、座ったままの7種類の人間の動きを機械学習によって推定する。まず、センサのキャリブレーション、センサ座標系から絶対座標系への座標変換、そしてセンサフュージョンを行う。次に、(1)加速度のみ、(2)加速度と角速度、(3)加速度と角速度および変換後の加速度の三つのケースに対して、四つの深層学習の精度を比較する。その結果、深い畳み込み長短期記憶DeepConvLSTMは、加速度と角速度および変換後の加速度の(3)のケースに対して94%の推定精度を達成することを確認した。 |
掲載日 | 18 January 2023 |
DOI | https://doi.org/10.1109/GCCE56475.2022.10014100 |
備考 |

構築したアンビエントセンサネットワーク