2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[3Xin4] ポスターセッション1

2023年6月8日(木) 13:30 〜 15:10 X会場 (展示ホールB)

[3Xin4-12] 知識グラフ埋め込みを用いた歩行者の転倒予測手法の提案

〇馬場 翔士1、柴田 祐樹1、高間 康史1 (1.東京都立大学)

キーワード:知識グラフ埋め込み、転倒予測、リンク予測

本稿では,高齢者の転倒予防を目的とした,知識グラフ埋め込みを用いた歩行者の転倒予測手法を提案する.死亡事故や介護が必要となる大怪我を引き起こす可能性がある歩行者の転倒を予測・予防することは,近年の社会の高齢化に伴い必要性がより高まっている.本稿では各種センシングデバイスの普及により,実空間での転倒状況に関するデータが取得可能になることを想定して,知識グラフ埋め込みによる転倒リスクを予測する手法を提案する.提案手法では,歩行者がある道路で転倒した,通れた,通れなかったの3種類の状況に分類し,各状況をトリプレットとして知識グラフを構築する.知識グラフ埋め込みを用いて学習を行うことで,歩行者の転倒可能性をリンク予測により推定する.簡易的なシミュレーションによって作成したデータを用いて評価実験を行い,提案手法の有効性や,歩行者や道路に関する知識の追加が与える影響について考察する.

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