Sensing platform for information leading to causal inference

因果推理的信息感知平台

• 批准号: 21H03427
• 负责人: 新熊 亮一
• 金额: $ 10.82万
• 依托单位: Shibaura Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H03427/
• 关键词: センシング; 因果推論; 実空間情報; 因果関係; LIDAR; 電波センサ; LIDARセンサ; エッジコンピューティング; 電波センシング; 人体計測; ハードウェア実装; 移動体検出; 高効率実装

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。

3D セ サである サであるLIDAR(Light Detection and Held) を plural い リ ア ル タ イ ム に 3 d デ ー タ を integration で き る シ ス テ ム を open 発 し, オ フ ィ ス の で assignments are の を classification status す る deep learning モ デ ル の open 発 を い, タ イ ピ ン グ, マ ウ ス operation, パ ッ ド operation, な し の state を 90% degree classification す る こ と に successful し た. ま た, 3 d デ ー タ の - move か ら タ イ ピ ン グ の text と い っ た productive を presumption す る シ ス テ ム を build し, the presumption must の precision を reached し た. い ず れ の research で も, LIDAR が obtain す る raw の point group form の デ ー タ か ら classification of presumption や の causal masato is を す in te 徴 の spare も し く は generated が precision に send upward し た. House accident に masato even す る plural human の position お よ び movement を モ ニ タ リ ン グ す る た め の waves セ ン シ ン グ gimmick を open 発 し た. の sport に よ り raw じ る reflection wave の phase when the series を オ ー ト エ ン コ ー ダ に よ り low dimensional の ベ ク ト ル で し, plural の waves セ ン サ で have ら れ る plural の reflection between の masato even pay け を precision turn す る gimmick を open 発 し た. The human body of 7 people in <s:1> breathing を2 <s:1> radio waves セ <s:1> サで サで measurement する experiment を and development technique 検 performance 検 certificate を and development った った. Individual difference の が affected き い も の の, personal ご と に の signal integration し た モ デ ル を with い る under the condition of ideal な で は, 従 to よ り も 応 seaborne pay け の performance が upward す る こ と が confirm さ れ た. Department of causal masato グ ラ フ ィ カ ル モ デ ル の high-speed 処 Richard: セ ン シ ン を グ field through す る mobile body を automatic に 検 し, そ の shape intelligence を 圧 shrinkage す る エ ッ ジ デ バ イ ス to け 軽 quantity ア ー キ テ ク チ ャ を open 発 し た. When the ア ー キ テ ク チ ャ は, エ ッ ジ デ バ イ ス side で mobile body を 検 out で き, point group と し て performance さ れ た shape intelligence を 圧 shrinkage し て リ ア ル タ イ ム に communication で き る. Be デ ー タ セ ッ ト を like に seaborne, commercial プ ロ セ ッ サ の use に を premise, 従 to technique の 圧 indentation technique with じ と 圧 shrinkage rate of unseen を hold ち な が ら, ミ リ seconds オ ー ダ で point group 処 Richard で き る こ と を confirm し た.

项目成果

Analyse or Transmit: Utilising Correlation at the Edge with Deep Reinforcement Learning

分析或传输：通过深度强化学习利用边缘相关性

• DOI: 10.1109/globecom46510.2021.9685166
• 发表时间: 2021
• 期刊: IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2021)
• 作者: J. Hribar;R. Shinkuma;G. Iosifidis;and I. Dusparic
• 通讯作者: and I. Dusparic

3D image sensing for road safety from inside of window

从车窗内部进行 3D 图像传感以确保道路安全

• 发表时间: 2021
• 作者: 今宿祐希;池畑諭;相澤清晴;H. Ozawa and R. Shinkuma
• 通讯作者: H. Ozawa and R. Shinkuma

Unsupervised Domain Adaptation for Disguised-Gait-Based Person Identification on Micro-Doppler Signatures

• DOI: 10.1109/tcsvt.2022.3161515
• 发表时间: 2022-09
• 期刊: IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
• 影响因子: 8.4
• 作者: Yang Yang-Yang;Xiaoyi Yang;T. Sakamoto;F. Fioranelli;Beichen Li;Yue Lang

ミリ波レーダ人体センシングを想定した物理光学近似による電磁界散乱解析の計算量削減法の距離特性評価

假设毫米波雷达人体感应的物理光学近似的电磁场散射分析计算量减少方法的距离特性评估

• 发表时间: 2022
• 作者: 越坂武仁;阪本卓也
• 通讯作者: 阪本卓也

Data-Importance-Aware Bandwidth-Allocation Scheme for Point-Cloud Transmission in Multiple LIDAR Sensors

• DOI: 10.1109/access.2021.3075275
• 发表时间: 2021
• 期刊: IEEE Access
• 影响因子: 3.9
• 作者: Ryo Otsu;R. Shinkuma;Takehiro Sato;E. Oki