prindi

Real-time gait anomaly detection using 1D-CNN and LSTM

autor
Rostovski, Jakob
Ahmadilivani, Mohammad Hasan
Krivošei, Andrei
Kuusik, Alar
Alam, Muhammad Mahtab
vastutusandmed
Jakob Rostovski, Mohammad Hasan Ahmadilivani, Andrei Krivošei, Alar Kuusik, Muhammad Mahtab Alam
allikas
Digital Health and Wireless Solutions : First Nordic Conference​, NCDHWS 2024, Oulu, Finland, May 7–8, 2024 : Proceedings, Part II
ilmumiskoht
Cham
kirjastus/väljaandja
Springer
ilmumisaasta
2024
leheküljed
p. 260-278
seeria-sari
Communications in computer and information science ; 2084
konverentsi nimetus, aeg
NCDHWS 2024 : The First Nordic Conference on Digital Health and Wireless Solutions (NCDHWS), May 7–8, 2024
konverentsi toimumispaik
Oulu, Finland
leitav
https://doi.org/10.1007/978-3-031-59091-7_17
märksõna
kõnnak
käimisraskused
sügavõpe
reaalajasüsteemid
andurid
algoritmid
võtmesõna
human gait
anomaly detection
gait analysis
machine learning (ML)
real-time
1D-CNN
LSTM
wearable sensors
ISSN
1865-0929
ISBN
978-3-031-59090-0
märkused
Bibliogr.: 37 ref
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
TTÜ struktuuriüksus
Thomas Johann Seebecki elektroonikainstituut
arvutisüsteemide instituut
keel
inglise
Rostovski, J., Ahmadilivani, M. H., Krivošei, A., Kuusik, A., Alam, M. M. Real-time gait anomaly detection using 1D-CNN and LSTM // Digital Health and Wireless Solutions : First Nordic Conference​, NCDHWS 2024, Oulu, Finland, May 7–8, 2024 : Proceedings, Part II. Cham : Springer, 2024. p. 260-278. (Communications in computer and information science ; 2084). https://doi.org/10.1007/978-3-031-59091-7_17