Research on hunter assistance system using wireless sensing and machine learning

点击翻译按钮获取中文摘要

前年度の実験結果を元にして，さらに電波強度の変遷を用いたモノの移動等の挙動を確認するための基礎実験を行った．今回の実験は動物を想定したヒトの移動によって行った．具体的には，2つのセンサ間において，ヒトが通過，停止，または何もない状態の3つの基礎パターンを検出可能とするセンサの最適な設置位置（高さ，距離）を求めた．その結果，高さ1.6m，距離4mでセンサを設置した際にヒトの挙動を最も優位に検出できることがわかった．この結果を元にして，3つの行動基礎パターンにおける電波の変遷状況を示すデータを繰り返し取得した．さらにこれらの電波変遷の情報を画像化することによって，CNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）による画像分類を試みた．その結果，今回の3パターン分類においては，概ね9割以上の正解率が得られた．よって，2つのセンサ間における人の通過・停止・何もない状態という最も基礎的な状況確認が可能であることが明らかとなった．なお，今回構築したCNNの学習モデルは今後開発する応用アプリケーションの心臓部となることが想定されるため，今後に向けた実績として大きな成果が得られたと考えている．