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ガウス混合分布モデルと隠れマルコフモデルを用いた移動軌跡データに基づく異常検知システム

机译:基于移动轨迹数据的异常检测系统使用高斯混合分布模型和隐马尔可夫模型

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摘要

高齢者人口の増加に伴って,認知症を患う高齢者も増加しており,彼らを介助するための専門知識を持った介助者も必要とされている.しかし,増加する要介助者に対して,介助者の育成が追いつかず今後深刻な問題となることが予想される.そのため,高齢者の生活の安全を確保し,快適に生活できるようにするために,高齢者生活見守りシステムの開発に注目が集まっている.研究室では,カメラのような直接監視するモニタは使用せず,居住者に物理的かつ精神的に負担とならない非侵襲性センサを用いた居住者のプライバシーを尊重した見守りシステムを開発している.センサ情報からは,居住者の位置情報や環境データをリアルタイムで観測できる.しかし現在のシステムでは,取得した環境データが居住者の正常な行動か,介助者や家族に通知すべき異常行動かを判断する機能が備えられていない.そこで本論文では,高齢者見守りシステムにより取得された環境データを用いて,居住者の行動が正常か否かを判断するために,異常検知システムを開発する.
机译:随着老年人人口的增加,还需要患有痴呆症的老年人,也需要助理助理的助手来帮助他们。但是,预计助理的发展将在未来的严重问题而不追赶助理。因此,我们专注于老年人的生活观看系统的发展,以确保老人的安全性并舒适地生活。在实验室中,我们开发了一种观察系统,它使用非侵入性传感器尊重居民的隐私,该无侵入式传感器在不使用像相机等电脑的情况下使用非侵入性传感器和精神上负担。。传感器信息可以实时观察居民的位置信息和环境数据。然而,在当前系统中,没有功能可以确定所获取的环境数据是居民的正常行为还是要通知给助理或家庭的异常行为。因此,在本文中,我们使用老年人观看系统所获得的环境数据来开发异常检测系统,以确定居民行动的动作是否正常。

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