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Poster Session III 차세대컴퓨팅 기술 전 분야

카메라를 이용한 딥러닝 기반 낙상 검출에 관한 연구
A study on the deep learning-based fall detection using camera

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
  • 페이지
    pp.402-404
  • 저자
    박우영, 이철희, 김재수
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A412386

원문정보

초록

한국어
고령화 시대가 도래함에 따라 고령자들에 대한 안전 문제가 관심이 높아지고 있으며, 그중 낙상에 대한 문제가 사회적으로 대두되고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 신뢰할 수 있는 낙상 감지를 위해 YOLOv5s 를 활용한 학습과 Mediapipe의 행동 인식 정확도를 이용하였다. 본 논문에서는 낙상을 카메라로 확인할 수 있는 YOLO와 Mediapipe를 이용한 딥러닝 기반 낙상 감지 알고리즘을 제안한다. 침대에서 일어나는 낙상을 경계 박스 위치 파악과 특정 동작을 파악하여 낙상을 검출할 수 있다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 본론
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

키워드

낙상 검출 심층 학습 YOLO Mediapipe

저자

  • 박우영 [ 경북대학교 컴퓨터학과 ]
  • 이철희 [ ㈜제이씨레이다 ]
  • 김재수 [ 경북대학교 컴퓨터학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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