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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-01-16 14:30 機械学習とBLE信号による移動物体の位置推定 ○當眞 南・佐次田新泰（琉球大）・金城秀樹（沖縄大）・名嘉村盛和（琉球大）・崎間 顕（国建システム）  MSS2018-76 SS2018-47 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では屋内での位置推定を比較的安価に行う方法の一つとして、蓄積された複数のBLEビーコンのRSSIと機械学習に基づく方法を検討する。 システム構成としては、複数の受信機を環境内に固定配置してターゲットがビーコン発信機を所持するものと、複数のビーコン発信機を固定配置し、ターゲットが一つの受信機を保持するものの二通りを扱う。 提案手法では、前処理として減衰信号のラベルづけ処理、機械学習アルゴリズムとしてランダムフォレスト、XGBoostアルゴリズムを採用している。 検証実験の結果、ビーコンと受信機の両方が移動せず、またその間に障害物が少ない環境では比較的高い精度が出ることが分かる。 またターゲットが歩く速さ程度で移動し、障害物がある程度ある環境でも減衰信号をラベル付けすることで性能は極端に低下しないことが分かる。 |
| （英） | This paper presents indoor positioning systems based on BLE signals and machine learning approaches. We consider two systems in this paper, one where we locate multiple beacon signal receivers at fixed points while target objects hold a beacon device and the other where we set multiple beacons at fixed locations and target objects hold a receiver. We employ the random forest algorithm and the XGBoost as machine learning. Experimental evaluation shows our approaches perform very well and keep good precisions even though target objects move with walking speeds and there exist some obstacles for beacon signals' receiving. |
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| キーワード | （和） | 位置推定 / BLE / 機械学習 / ランダムフォレスト / XGBoost / / / |
| （英） | Positioning System / BLE / Machine Learning / Random Forest / XGBoost / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 384, MSS2018-76, pp. 121-125, 2019年1月. | |
| 資料番号 | MSS2018-76 | |
| 発行日 | 2019-01-08 (MSS, SS) | |
| 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 | MSS2018-76 SS2018-47 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS SS |
| 開催期間 | 2019-01-15 - 2019-01-16 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MSS |
| 会議コード | 2019-01-MSS-SS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習とBLE信号による移動物体の位置推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of Position for Mobile Objects based on BLE Signals and Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 位置推定 / Positioning System |
| キーワード(2)（和/英） | BLE / BLE |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | ランダムフォレスト / Random Forest |
| キーワード(5)（和/英） | XGBoost / XGBoost |
| 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） | 當眞 南 / Nan Toma / トウマ ナン |
| 第1著者 所属（和/英） | 琉球大学 (略称： 琉球大) University of the Ryukyus (略称： Univ. of the Ryukyus) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐次田 新泰 / Arata Sashida / サシダ アラタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 琉球大学 (略称： 琉球大) University of the Ryukyus (略称： Univ. of the Ryukyus) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金城 秀樹 / Hideki Kinjo / キンジョウ ヒデキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 沖縄大学 (略称： 沖縄大) Okinawa University (略称： Okinawa Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 名嘉村 盛和 / Morikazu Nakamura / ナカムラ モリカズ |
| 第4著者 所属（和/英） | 琉球大学 (略称： 琉球大) University of the Ryukyus (略称： Univ. of the Ryukyus) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 崎間 顕 / Akira Sakima / |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社国建システム (略称： 国建システム) Kuniken Systems (略称： Kuniken Systems) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-01-16 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MSS |
| 資料番号 | MSS2018-76, SS2018-47 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.384(MSS), no.385(SS) |
| ページ範囲 | pp.121-125 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-01-08 (MSS, SS) |
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