An Elderly Person Protection System Based on Dynamic Image Processing
| Project/Area Number |
20K23333
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
1001:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
Kong Xiangbo 立命館大学, 理工学部, 助教 (20880404)
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| Project Period (FY) |
2020-09-11 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 画像処理 / 高齢者の見守り / コンピュータビジョン / パターン認識 / 高齢者 / 見守り / IoT / 高齢者の転倒検出 / 低消費電力 / 深層学習 / AI |
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| Outline of Research at the Start |
一人暮らしの高齢者は、筋力の低下や、歩行障害、視力の衰え、心疾患、脳血管疾患などの原因によって転倒し、発見が遅れると、命の危険もある。従って、転倒などの危険を自動的に検出し、助けを求めるシステムが必要とされている。画像処理型の見守りシステムは、ウェアラブルデバイスを着用する必要がない、認識率が高いなどの利点がある。しかし、画像処理には、プライバシー侵害の恐れがある。従来、画像を綺麗に撮影し、人の姿勢を認識し、転倒を検出すると考えられてきた。本研究は、ぼやけた画像で人の姿勢を認識し、転倒を検出する。これにより、認識率とプライバシー保護を両立させた。
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| Outline of Final Research Achievements |
Falls among the elderly can pose a serious risk to their health and well-being if not promptly detected. To address this issue, we proposed a protection system for elderly people, with a specific focus on fall detection in this study. Traditional approaches rely on depth images to detect joint coordinates in 3D space and recognize posture. However, depth-based systems are costly. Alternatively, color-based monitoring systems raise privacy concerns. To mitigate these challenges, we introduced a technique for estimating depth images from color images, which helps to address privacy concerns in the fall detection system. Additionally, we conducted research on implementing image processing algorithms on edge devices to achieve high speed and low power consumption.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
一人暮らしの高齢者は、筋力の低下や、歩行障害、視力の衰え、心疾患、脳血管疾患などの原因によって転倒し、発見が遅れると、命の危険もある。画像処理型の見守りシステムは、ウェアラブルデバイスを着用する必要がない、認識率が高いなどの利点がある。しかし、画像処理には、プライバシ侵害の恐れがある。本研究では、ぼやけて見える深度画像に基づく高齢者の見守りシステムを提案し、従来研究のプライバシ問題を一定程度解決した。また、本研究で提案した深度推定技術は、屋内・屋外の転倒検出だけでなく、他の研究分野でも期待できる。
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Report
(4 results)
Research Products
(11 results)
