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

利用无线电波/红外融合非接触传感器开发多主体生命监测系统

• 批准号: 22K14271
• 负责人: 井上 敏之
• 金额: $ 3万
• 依托单位: The University of Shiga Prefecture
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K14271/
• 关键词: 非接触; 電波センサ; 赤外線カメラ; 深層学習; FPGA; 非接触生体センシング; 見守りシステム

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．

The development of a new type of virus infection system is urgent. Radio waves, clothing, clothing, etc. are transmitted through non-contact, non-binding, heart beats, breathing, etc. In this paper, a new type of environmental protection equipment is proposed for the development of a new type of environmental protection equipment. In the construction of the proposed system, PC is expected to be used in comparison with small size, low power consumption, deep learning, parallel computation, and high-speed implementation of FPGA (Field-Programmable Gate Array). infrared camera thermal image FPGA selection, simple image processing, image output, infrared camera thermal image input, image processing, image output, image processing, image processing The features of the all-in-one system for image processing are focused on the fact that while the pixel value is better for multiple object fields, the pixel information used in common in adjacent object fields can be shared. This reduces the amount of software usage and makes it possible to increase the speed of parallel processing. The heartbeat waveform is unique to each individual and its characteristics are unique to each individual. For example, if you want to use FPGA, you can use FPGA to open up your personal identification system. The maximum identification accuracy is 90%.

项目成果

Memory-Access Optimization for Acceleration and Power Saving of FPGA-Based Image Processing

用于基于 FPGA 的图像处理的加速和节能的内存访问优化

• DOI: 10.1109/isocc56007.2022.10031293
• 发表时间: 2022
• 期刊: 2022 19th International SoC Design Conference (ISOCC)
• 作者: Shungo Shimohane;Toshiyuki Inoue;Akira Tsuchiya;Keiji Kishine
• 通讯作者: Keiji Kishine

A Fine-Tuning Phase Shifter with Vector Synthesizer Using 65-nm CMOS for Beamforming in 24-GHz Band

带有矢量合成器的微调移相器，使用 65 nm CMOS 在 24 GHz 频段进行波束形成

• DOI: 10.1109/icecs202256217.2022.9970921
• 发表时间: 2022
• 期刊: 2022 29th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS)
• 作者: Masataka Inoue;Shinya Nakashioya;Toshiyuki Inoue;Akira Tsuchiya;Keiji Kishine
• 通讯作者: Keiji Kishine

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A Method for Implementing LSTM-Based Multiple-People Identification System for Non-Contact Health Monitoring on Small-Scale FPGA

一种在小型FPGA上实现基于LSTM的非接触式健康监测多人识别系统的方法

• DOI: 10.1109/isocc56007.2022.10031374
• 发表时间: 2022
• 期刊: 2022 19th International SoC Design Conference (ISOCC)
• 作者: Masanao Okamoto;Toshiyuki Inoue;Akira Tsuchiya;Keiji Kishine
• 通讯作者: Keiji Kishine