Sensing platform for information leading to causal inference

3次元(3D)センサであるLIDAR(Light Detection and Ranging)を複数用いリアルタイムに3Dデータを統合できるシステムを開発し、オフィスで作業中の人の状態を分類する深層学習モデルの開発を行い、タイピング、マウス操作、パッド操作、作業なしの状態を90%程度分類することに成功した。また、3Dデータの変動からタイピングの文字数といった生産性を推定するシステムを構築し、一定の推定精度を達成した。いずれの研究でも、LIDARが取得する生の点群形式のデータから分類や推定の因果関係を示す特徴の抽出もしくは生成が精度向上に寄与した。屋内事故に関連する複数人体の位置および運動をモニタリングするための電波センシング手法を開発した。人体の運動により生じる反射波の位相時系列をオートエンコーダにより低次元のベクトルで表現し、複数の電波センサで得られる複数の反射波間の関連付けを高精度化する手法を開発した。7人の呼吸中の人体を2台の電波センサで計測する実験を行い、開発手法の性能検証を行った。個人差の影響が大きいものの、個人ごとの信号に整合したモデルを用いる理想的な条件下では、従来法よりも対応付けの性能が向上することが確認された。因果関係グラフィカルモデルの高速処理: センシング領域を通過する移動体を自動的に検出し、その形状情報を圧縮するエッジデバイス向け軽量アーキテクチャを開発した。当該アーキテクチャは、エッジデバイス側で移動体を検出でき、点群として表現された形状情報を圧縮してリアルタイムに通信できる。実データセットを対象に、商用プロセッサの使用を前提に、従来手法の圧縮手法と同じ圧縮効率を持ちながら、ミリ秒オーダで点群処理できることを確認した。

3次元(3D)センサであるLIDAR(Light Detection and Ranging)を複数用いリアルタイムに3Dデータを統合できるシステムを開発し、オフィスで作業中の人の状態を分類する深層学習モデルの開発を行い、タイピング、マウス操作、パッド操作、作業なしの状態を90%程度分類することに成功した。また、3Dデータの変動からタイピングの文字数といった生産性を推定するシステムを構築し、一定の推定精度を達成した。いずれの研究でも、LIDARが取得する生の点群形式のデータから分類や推定の因果関係を示す特徴の抽出もしくは生成が精度向上に寄与した。屋内事故に関連する複数人体の位置および運動をモニタリングするための電波センシング手法を開発した。人体の運動により生じる反射波の位相時系列をオートエンコーダにより低次元のベクトルで表現し、複数の電波センサで得られる複数の反射波間の関連付けを高精度化する手法を開発した。7人の呼吸中の人体を2台の電波センサで計測する実験を行い、開発手法の性能検証を行った。個人差の影響が大きいものの、個人ごとの信号に整合したモデルを用いる理想的な条件下では、従来法よりも対応付けの性能が向上することが確認された。因果関係グラフィカルモデルの高速処理: センシング領域を通過する移動体を自動的に検出し、その形状情報を圧縮するエッジデバイス向け軽量アーキテクチャを開発した。当該アーキテクチャは、エッジデバイス側で移動体を検出でき、点群として表現された形状情報を圧縮してリアルタイムに通信できる。実データセットを対象に、商用プロセッサの使用を前提に、従来手法の圧縮手法と同じ圧縮効率を持ちながら、ミリ秒オーダで点群処理できることを確認した。