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Spot context collection through multi-modal sensing and mobile federated learning

通过多模态感知和移动联合学习进行现场上下文收集

基本信息

批准号：
21H03431
负责人：
安本慶一
金额：
$ 10.98万
依托单位：
Nara Institute of Science and 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 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

従来のユーザ参加型センシングは、収集したデータを価値のある情報に変えるためにはサーバ側での蓄積・分析が必要であった（課題1）。また、モデルの学習のため、ユーザは位置情報や写真などプライバシー情報を含むデータの提供が必要であった（課題2）。一方で、参加型センシングを観光ナビゲーションサービスに応用するためには、各観光スポットの最新かつ詳細なハイレベルコンテキストの継続的な取得・共有が求められる（課題3）。本研究では、ユーザが日頃から収集しているセンサ値や写真などのデータから場所に関連するハイレベルコンテキスト（混雑、風景や人の感情等）をオンデバイスで学習し、認識結果とモデルパラメタのみを他デバイスと連合学習により共有することでこれらの課題を解決することを目的としている。目的達成のため、本研究では、WP1: 機能要件の整理と定義、WP2: モバイルマルチモーダルセンシング、WP3: ハイレベルコンテキスト推定、WP4: モバイルフェデレーションAI、WP5: ソフトウェア基盤、WP6: 実証実験、の6つの研究開発項目 (WP) を設定している。2022年度は、項目WP2－WP6の研究を実施した。WP2、WP3に関して、場所の状況、人の感情を推定するために必要なデータを収集する機構の設計・開発と、観光地にて取得したマルチモーダルデータから、観光客の感情と満足度を推定する手法を開発した。WP4に関しては、場所の状況認識モデルをモバイルデバイスで学習・認識・共有する連合学習機構のプロトタイプを開発した。WP5に関しては、上記の機構を統合するソフトウェアを引き続き開発中である。WP6では、ユースケースシナリオの設計開発と、アプリケーションの実装を行った。また、小規模の実証実験を実施し、提案システムの有効性や改善点などを明らかにした。

I came to participate in the type of センシングは and collect information on したデータを価値のあるに変えるためにはサーバlateral accumulation and analysis of necessary であった (topic 1).また, モデルの学のため, ユーザは location information やphoto などプライバシーinformation をcontaining むデータのprovided がであった (subject 2). One side, participating type of センシングを観光ナビゲーションサービスに応用するためには, each 観光スポットの最新かつDetailsなハイレベルコンテキストの継続なGetting・Sharingがめられる (Problem 3). This research is a collection of photos collected by the research team.からplaceにassociatedするハイレベルコンテキスト (mixed 雑, scenery, people, feelings, etc.) をオンデバイスで学し、Knowing resultsとモデルパラメタのみをhisデバイスと合Learn all the problems and solutions to the problem and the purpose of learning. Purpose achievement, this research, WP1: Organization and definition of functional requirements, WP2: Functional requirements, WP3:ハイレベルコンテキスト presumed, WP4: モバイルフェデレーションAI, WP5: ソフトウェアBasic, WP6:実证実験、の6つのResearch Development Project (WP) をSETしている. In 2022, the research projects WP2-WP6 will be carried out. WP2 and WP3 are closed, the situation of the place, the feelings of the person are presumed, and the necessary collection and organization are designed and opened.発と, 観光地にてReceived したマルチモーダルデータから, 観光客の情と満 sufficient degree を presumed する Technique を开発した. WP4 is closed, the situation of the place is recognized, and the place is open. WP5 is closed and the organization is integrated and the organization is integrated. WP6では、ユースケースシナリオのDesign Kai発と、アプリケーションの実装を行った.また, small-scale の実证実験を実时し, proposal システムのeffectiveness や IMPROVEMENT POINT などを明らかにした.

项目成果

期刊论文数量（9）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

PAVEMENT: Passing Vehicle Detection System with Autonomous Incremental Learning using Camera and Vibration Data

DOI：
10.1109/vtc2022-fall57202.2022.10012958
发表时间：
2022-09
期刊：
2022 IEEE 96th Vehicular Technology Conference (VTC2022-Fall)
影响因子：
0
作者：
Arnan Maipradit;Yumiko Moriyama;Tomoki Okuro;Makoto Yoshida;Nobuya Tachimori;Sinya Akiyama;H. Suwa;K. Yasumoto
通讯作者：
Arnan Maipradit;Yumiko Moriyama;Tomoki Okuro;Makoto Yoshida;Nobuya Tachimori;Sinya Akiyama;H. Suwa;K. Yasumoto

FedTour: Participatory Federated Learning of Tourism Object Recognition Models with Minimal Parameter Exchanges between User Devices

DOI：
10.1109/percomworkshops53856.2022.9767391
发表时间：
2022-03
期刊：
2022 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops)
影响因子：
0
作者：
Shusaku Tomita;J. P. Talusan;Yugo Nakamura;H. Suwa;K. Yasumoto
通讯作者：
Shusaku Tomita;J. P. Talusan;Yugo Nakamura;H. Suwa;K. Yasumoto

端末間の近距離通信を使ったFederated Learningによる観光オブジェクト認識モデルの参加型学習法とその評価

基于设备间短程通信的联邦学习旅游目标识别模型参与式学习方法及其评估