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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-02-27 14:45 機械学習を用いたベビーモニターの試作と評価 ○近江谷 旦・Doudou Fall・樫原 茂（奈良先端大）  MoNA2017-68 |
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| 抄録 | （和） | 乳幼児の育児を支援する IoT 機器の一つに，乳幼児の状況を離れた場所からでも容易に確認できるベ ビーモニターがある.しかし，結局は，遠隔からでも音声や映像を常時気にかけておく必要がある.本研究では， 乳幼児の泣き声をトリガーとして，保護者に伝えることで少しでも常時監視の負荷を削減することを目指す.そこ で，本論文では，機械学習により乳幼児の泣き声を検知し，保護者に知らせることができるベビーモニターの試作 と評価を行う.本ベビーモニターの主な特徴としては，機械学習(サポートベクターマシーン)により乳幼児の泣 き声検知を行う点，スマートフォンのアプリケーションから低負荷で映像確認を行える点が挙げられる.これらの 特徴を持ったベビーモニターを Raspberry Pi 上で試作し，実環境における基礎評価から有用性を確認した. |
| （英） | The advent of the Internet of Things has permitted the emergence of numerous technologies, such as baby monitoring systems, that improve the quality of life of human beings. Existing baby monitoring systems advantageously provide video and audio information to parents about the situation of their infants who are located in distant places. Their disadvantage is that parents have to continuously monitor the system in order to detect an event. In this paper, we aim to reduce the burden of monitoring by proposing a machine learning-based baby monitoring system that can detect the event ‘infant crying’ and alert the parents. We used Support Vector Machine for the event detection and a low-load video streaming to allow monitoring through a smartphone application. We implemented our system on Raspberry Pi and tested it on a real environment. The preliminary evaluation demonstrates its usefulness. | |
| キーワード | （和） | ベビーモニター / 機械学習 / サポートベクターマシーン / IoT / Raspberry Pi / / / |
| （英） | Baby Monitoring System / Machine Learning / Support Vector Machine / IoT / Raspberry Pi / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 450, MoNA2017-68, pp. 249-254, 2018年2月. | |
| 資料番号 | MoNA2017-68 | |
| 発行日 | 2018-02-19 (MoNA) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MoNA2017-68 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MoNA ASN IPSJ-MBL IPSJ-UBI |
| 開催期間 | 2018-02-26 - 2018-02-27 |
| 開催地（和） | 上智大学 |
| 開催地（英） | Sophia University |
| テーマ（和） | ユビキタスシステム、知的環境、モバイル時代を支える次世代無線技術、モバイルネットワーク、および一般 |
| テーマ（英） | Ubiquitous system, Ambient intelligence, Next generation wireless communicasion, Mobile network, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MoNA |
| 会議コード | 2018-02-MoNA-ASN-MBL-UBI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いたベビーモニターの試作と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Design and Implementation of a Baby Monitoring System with Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベビーモニター / Baby Monitoring System |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | サポートベクターマシーン / Support Vector Machine |
| キーワード(4)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(5)（和/英） | Raspberry Pi / Raspberry Pi |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近江谷 旦 / Tan Omiya / オウミヤ タン |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Doudou Fall / Doudou Fall / |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 樫原 茂 / Shigeru Kashihara / カシハラ シゲル |
| 第3著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-02-27 14:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MoNA |
| 資料番号 | MoNA2017-68 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.450 |
| ページ範囲 | pp.249-254 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-02-19 (MoNA) |
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