Research on hunter assistance system using wireless sensing and machine learning

基于无线传感和机器学习的猎人辅助系统研究

• 批准号: 20K19780
• 负责人: 小野 悟
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Radiation Effects Research Foundation
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K19780/
• 关键词: RSSI; CNN; 畳み込みニューラルネットワーク; 無線センサ; 電波; 空中線電力; ワイヤレスセンシングネットワーク; 野生動物; ワイヤレスセンシング; LPWA; LoRa; Wi-SUN; ZETA; 狩猟; 機会学習; ハンター

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．

Results before the annual の be 験 を yuan に し て, さ ら に wave intensity の - moving を with い た モ ノ の mobile etc. の 挙 dynamic を confirm す る た め の foundation be 験 を line っ た. This time, the を animal を intends to move the たヒト を in によって rows った. Specific に は, 2 つ の セ ン サ between に お い て, ヒ ト が pass, stop, ま た は what も な い state の 3 つ の based パ タ ー ン を 検 makes possible と す る セ ン サ の optimum な set position (high さ, distance) を o め た. そ の results, high さ 1.6 m, 4 m distance で セ ン サ を set し た interstate に ヒ ト の 挙 dynamic を most も optimal bit に 検 out で き る こ と が わ か っ た. こ の results を yuan に し て, 3 つ の action based パ タ ー ン に お け る waves の - moving status を shown す デ ー タ を Qiao り return し obtain し た. さ ら に こ れ ら の waves move - の intelligence を portrait turn 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 portrait classification を try み た. As a result, for this time, the <s:1> 3パタ パタ パタ パタ パタ classification にお て て, the probability of the correct solution of ね9 or above が is られた. よ っ て, 2 つ の セ ン サ between に お け の る people through, stop, what も な い state と い う も most basic な condition may confirm が で あ る こ と が Ming ら か と な っ た. な お, today back to construct し た CNN の learning モ デ ル は future open 発 す る 応 with ア プ リ ケ ー シ ョ ン の heart viscera of と な る こ と が scenarios さ れ る た め, future に to け た be performance と し て big き が な achievements have ら れ た と exam え て い る.

项目成果

電波強度の変遷と深層学習を用いた実験室内の環境変化の定量的評価

利用无线电场强度变化和深度学习对实验室环境变化进行定量评估

• 发表时间: 2023
• 作者: Fan Zipei;Jiang Renhe;Shibasaki Ryosuke;主原愛，小野悟
• 通讯作者: 主原愛，小野悟

ワイヤレスセンシングと機械学習を用いた獣流推定システムの開発

利用无线传感和机器学习开发动物流量估计系统

• 发表时间: 2020
• 作者: 小野悟，酒造孝;荘司洋三;猿渡俊介，渡辺尚
• 通讯作者: 猿渡俊介，渡辺尚

電波強度を用いた室内環境変化の定量評価に関する基礎的検討

利用无线电波强度定量评价室内环境变化的基础研究

• 发表时间: 2022
• 期刊: 情報処理学会第84回全国大会講演論文集
• 作者: Y. Nakazato;M. Amagasaki;Q. Zhao;M. Iida;and M. Kuga;久保田稜，小島健介，小林靖明，山本章博;主原愛，小野悟
• 通讯作者: 主原愛，小野悟