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Yolo-pose를 이용한 장단기 메모리의 낙상감지 시스템 연구
Study of Fall Detection System of Long Short-term Memory Using Yolo-pose 원문보기

한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회, 2022 Oct. 03, 2022년, pp.123 - 125  

정승수 (한경대학교) ,  김남호 (한국폴리텍대학교 분당융합기술교육원) ,  유윤섭 (한경대학교)

초록
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본 논문에서는 Yolo-pose를 이용하여 장단기 메모리(Long short-term Memory)에 적용하는 시스템을 소개한다. 영상데이터로부터 Yolo-pose를 이용하여 일상생활과 낙상으로 구분된 데이터를 추출하여 LSTM에 적용하여 학습시킨다. 학습은 오버피팅을 방지하기 위하여 8대2의 Validation을 진행하며 Confusion matrix로 나타낸다. Yolo-pose의 결과값은 sensitivity와 specificity 모두 100%를 기록하여 일상생활과 낙상을 잘 구분하는 것을 확인 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we introduce a system applied to long short-term memory using Yolo-pose. Using Yolo-pose from image data, data divided into daily life and falls are extracted and applied to LSTM for learning. In order to prevent overfitting, training is performed 8 to 2 validation and is represented ...

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