園児の行動を見守るセンサーネットワークシステムにおける倒立歩行検出手法の提案と実装

摘要

本研究では，BiRNNというRNNのひとつであるニューラルネットワークを用いて従来の方法では困難であった倒立歩行の認識を行った．センサーデータを収集し，切り出したデータを用いて学習をさせた結果，学習による精度が99％，トレーニングによる精度が99％，学習による損失が0.7％，トレーニングによる損失が8％という結果となった．繰り返し頻度が増えるごとに認識精度が向上し，損失も下がっていることが確認できた．また，テストデータによる識別についても，テストデータの識別が向上し，損失も下がっていることとから，今回使用したデータの範囲では正しく認識できると考えられる．