| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-07-15 11:30 少量のデータセットによる低解像度赤外線アレイセンサを用いた人数推定 ○青島大祐（阪府大）・菅野正嗣（阪公立大）  SeMI2022-41 |
|
| 抄録 | （和） | 赤外線アレイセンサを用いた人数推定を行った．赤外線アレイセンサにより取得できるデータには，プライバシ情報が含まれにくい．そのため，カメラの設置が難しい場所でも，センサの導入が可能である．また，屋外のような電源の確保が難しい場所では，省電力で推定できることが望ましい．深層学習といった手法で学習させたモデルを高速で推論するには，高性能なCPUやGPUが必要となる可能性があり，これらは消費電力が大きい．そこで，本研究では，比較的省電力なシングルボードを用いた人数推定を目標とした．推定はopencvによる画像処理の手法を用いて行われ，その精度および推論時間について評価した．精度は80 %を超え，誤差は最大で±2人であった．また，推論時間は全体で0.7秒程度であった．推論時間のほとんどは，温度データをグレースケール画像へ変換する処理であることがわかった．さらに，より省電力なマイクロコントローラであるArduinoで，同一のセンサを用いた人数推定を実装した．こちらは，二値画像の4近傍ラベリング処理によって人数を推定した．処理時間はおおよそ130 msから2000 msであった． |
| （英） | This study is to estimate the number of people by infrared array sensor. Data obtained from this sensor do not include privacy information. Therefore, the sensor can be installed where it is difficult to install a camera. Additionally, low energy estimation is suitable outdoors where we cannot supply energy. Estimation by complicated model learned deep learning often needs CPU, GPU, and these use much energy. This study aims to estimate the number of people with a low-energy single-board computer. And asses the accuracy score and estimation time. Consequently, the accuracy score is over 80 %, and the error is ±2. The estimation time is about 0.7 seconds. Most of the estimation time is spent converting sensor data to a grayscale image. Furthermore, we estimated the number of people with the same sensor in Arduino, which is a more power-saving microcontroller. In Arduino, the number of people was estimated by the 4-neighborhood labeling process of the binary image. The Estimation time is about 130 ms to 2000 ms. | |
| キーワード | （和） | 赤外線アレイセンサ / 生体人数推定 / 省電力 / プライバシ情報 / / / / |
| （英） | infrared array sensor / counting living bodies / power saving / privacy information / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 108, SeMI2022-41, pp. 93-97, 2022年7月. | |
| 資料番号 | SeMI2022-41 | |
| 発行日 | 2022-07-06 (SeMI) | |
| 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 | SeMI2022-41 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS SR RCS SeMI RCC |
| 開催期間 | 2022-07-13 - 2022-07-15 |
| 開催地（和） | 金沢歌劇座 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | The Kanazawa Theatre + Online |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2022-07-NS-SR-RCS-SeMI-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 少量のデータセットによる低解像度赤外線アレイセンサを用いた人数推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human counting with low-resolution thermal camera from small data sets |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 赤外線アレイセンサ / infrared array sensor |
| キーワード(2)（和/英） | 生体人数推定 / counting living bodies |
| キーワード(3)（和/英） | 省電力 / power saving |
| キーワード(4)（和/英） | プライバシ情報 / privacy information |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 青島 大祐 / Daisuke Aoshima / アオシマ ダイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪府立大学 (略称： 阪府大) Osaka Prefecture University (略称： Osaka Pref. Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅野 正嗣 / Masashi Sugano / スガノ マサシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪公立大学 (略称： 阪公立大) Osaka Metropolitan University (略称： Osaka Metro. Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-07-15 11:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2022-41 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.108 |
| ページ範囲 | pp.93-97 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-07-06 (SeMI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]