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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-06-23 16:20 エッジAIによる三次元点群データ解析を活用した独居高齢者行動観測システムの開発と評価 ○嶋谷奎吾・山本 寛（立命館大）  IA2022-8 ICSS2022-8 |
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| 抄録 | （和） | 近年、日本では高齢化の急速な進展に伴い独居高齢者が増加している。この状況へ対応するために、家族 に代わって高齢者の生活を見守ることができる行動推定システムが提案されている。既存研究では、宅内にカメラを 設置し、画像解析技術を用いて居住者の行動を推定するシステムが提案されている。カメラを用いることで高精度な 行動推定は可能となるが、画像撮影のためにカメラを使用することは居住者のプライバシーを侵害する可能性があり、 居住者がシステムに抵抗感を持つことが懸念されている。そこで本研究では、対象物までの距離・位置・形状を取得 可能なレーザーレーダーの一種である三次元LiDAR を用いて計測した点群情報を機械学習の技術で解析することで、 宅内における居住者の位置や姿勢を推定し、行動を観測するシステムの研究開発を行う。また提案システムでは、宅 内のセンサノードにおいてLiDAR から取得した点群情報の解析を行うエッジコンピューティングの構成を採用し、推 定結果のみをインターネット上に配備した解析サーバに送信するシステムを設計する。これにより、高速なインター ネット環境を備えていない家庭でも、行動観測システムの利用が可能となる。 |
| （英） | In recent years, the number of elderly people living alone has been increasing in Japan due to the rapid aging society. To cope with this situation, behavior estimation systems have been proposed that can watch over the lives of elderly people on behalf of their families. Existing studies have proposed the systems that the cameras are installed at home and the image analysis technology is utilized to estimate the behavior of residents. However, there is concern that the use of cameras for capturing images may infringe on the privacy of residents, hence that residents may be resistant to the system. Therefore, in this study, we attempt to develop a system that estimates the position and posture of residents in their homes and observe their behavior by analyzing point cloud information measured using 3D LiDAR, a type of laser radar that can acquire the distance, position, and shape of objects, using machine learning techniques. The proposed system adopts an edge computing configuration to analyze point cloud information acquired from LiDAR on sensor nodes at home and is designed to transmit only the estimation results to an analysis server deployed on the Internet. This will make it possible to use the behavior observation system even at home where a high-speed Internet environment is not deployed. |
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| キーワード | （和） | IoT / 三次元LiDAR / 点群データ解析 / 機械学習 / 行動推定 / / / |
| （英） | IoT / 3D LiDAR / point loud data analysis / machine learning, / behavior estimation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 85, IA2022-8, pp. 43-48, 2022年6月. | |
| 資料番号 | IA2022-8 | |
| 発行日 | 2022-06-16 (IA, ICSS) | |
| ISSN | 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 | IA2022-8 ICSS2022-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA ICSS |
| 開催期間 | 2022-06-23 - 2022-06-24 |
| 開催地（和） | 長崎県立大学シーボルト校 |
| 開催地（英） | Univ. of Nagasaki |
| テーマ（和） | インターネットセキュリティ、一般 |
| テーマ（英） | Internet Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2022-06-IA-ICSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | エッジAIによる三次元点群データ解析を活用した独居高齢者行動観測システムの開発と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development and Evaluation of Behavior Observation System for Elderly People Living Alone Using 3D Point Cloud Data Analysis by Edge AI |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(2)（和/英） | 三次元LiDAR / 3D LiDAR |
| キーワード(3)（和/英） | 点群データ解析 / point loud data analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning, |
| キーワード(5)（和/英） | 行動推定 / behavior estimation |
| 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） | 嶋谷 奎吾 / Keigo Shimatani / シマタニ ケイゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumei Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 寛 / Yamamoto Hiroshi / ヤマモト ヒロシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumei Univ) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-06-23 16:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2022-8, ICSS2022-8 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.85(IA), no.86(ICSS) |
| ページ範囲 | pp.43-48 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-16 (IA, ICSS) |
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