電波・赤外線融合非接触センサを用いた複数対象者バイタルモニタリングシステムの開発

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新型コロナウイルス感染リスクの少ない保育・介護施設のためのバイタルモニタリングシステムの開発が急務となっている．電波センサでは，衣服や布団等を透過して非接触・非拘束で心拍数や呼吸数の検出が可能である．そこで，保育・介護施設のための新型コロナウイルス感染リスクの少ないバイタルモニタリングシステムの開発を目的とし，電波センサと赤外線カメラを組み合わせた新しい非接触バイタルモニタリングシステムを提案している．提案システムの構築において，PCと比較して小型かつ低消費電力で，深層学習における並列演算を高速に実行可能なFPGA（Field-Programmable Gate Array）の使用が望ましい．まず，赤外線カメラの熱画像をFPGAに取り込み，簡易な画像処理を施したのち，画像出力を行うために，赤外線カメラ画像入出力インターフェースおよび画像処理ブロックの開発を行った．画像処理のアルゴリズムの特徴に着目し，複数の対象領域に対する画素値のソートの際に，隣接する対象領域において共通して使用する画素値情報を共有することにより，リソース使用量を低減し，並列処理による高速化を可能とした．心拍波形は各個人に固有のものであるとされており，この特徴から各心拍波形がどの個人のものであるかを特定すること（個人識別）が可能となる．電波センサにより取得した心拍データに対して深層学習を適用することにより，個人識別を可能とするシステムの構築を行った．FPGAを用いた個人識別インターフェースの開発により，最大で10人程度の識別を可能とし，識別精度90%程度を達成した．