昇降機・遊戯施設等の最近の技術と進歩技術講演会講演論文集
Online ISSN : 2424-3183
セッションID: 103
会議情報
103 サポートベクターマシンによるエレベータドアの外乱判別 : モデルデータからの機械学習によるパターン認識
高上 遼馬大塚 敏之中務 匡
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録
A Support Vector Machine (SVM) is applied to discriminate disturbances during operation of an elevator door such as draft and a caught passenger. The SVM with a soft margin is designed with priority on detection of passengers for safety. Moreover, Fast Fourier Transform (FFT) is also utilized in the SVM for robust discrimination of a disturbance with an unknown time of occurrence. As a result, the SVM achieves nearly 100 % discrimination rate of human factors while achieving about 80 % discrimination rate of draft.
著者関連情報
© 2014 一般社団法人 日本機械学会
前の記事 次の記事
feedback
Top