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| 講演名 | 2023-09-22 13:10 三次元LiDARを中心としたセンサフュージョンによる高齢者行動推定のための機械学習モデル構築手法の開発と評価 ○嶋谷奎吾・山本 寛（立命館大）  IA2023-26 |
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| 抄録 | （和） | 近年、日本では急速な高齢化と福祉現場における介護者不足が深刻な問題となっている。そのため、グループホームを対象として、遠方に住む家族に代わって高齢者の生活を見守るシステムが検討されている。 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、機械学習モデルの構築のための学習データの生成には、三次元点群へのアノテーションが必要となる。 アノテーションには多大な時間と労力が必要であるため、高精度な機械学習モデル構築のために、多数の学習データを手動で生成することは現実的ではない。 そこで、提案システムは機械学習モデルを構築するための学習データの生成を自動化する自己学習機能を備えている。 具体的には、カメラの利用が許されている宅内の限られたエリア(共同生活空間など)を対象として、あらかじめ構築された機械学習モデルにより画像を解析して人の状態を高精度に推定し、その結果を三次元点群に対する正解ラベルとして自動的に設定する。 |
| （英） | In recent years, population is aging rapidly in Japan, and the shortage of caregivers in the welfare field is a serious problem. Therefore, a monitoring system is being considered to observe the lives of elderly individuals in group homes on behalf of their family members living in the remote location. In the existing studies, the system for estimating human behaviors using cameras and handheld sensors are proposed and developed. However, these systems have problems related with invasion of privacy and discomfort when the user carries the sensor. Therefore, in this study, we propose a new system to observe the behavior of residents by utilizing 3D LiDAR (Light Detection and Ranging) that can accurately measure the three-dimensional structure of target objects as point clouds. The proposed system estimates positions and postures of residents by applying a deep learning technology to point clouds measured using the 3D LiDAR. In addition, generation of training data for building machine learning models requires an annotation process on 3D point clouds for setting a correct label to each part of the point clouds, which takes significant time and effort. Therefore, in this study, we propose a method for supporting to generate training data by automatically setting the correct labels to appropriate parts of the point clouds by linking image analysis and machine learning technologies. Specifically, the proposed method involves using a camera deployed on permitted areas (e.g., shared living space) to analyze images using a pre-built machine learning model. This model accurately estimates the state of people in the images, and the results are automatically set as the correct labels for the 3D point cloud. | |
| 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 cloud data analysis / machine learning / behavior estimation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 193, IA2023-26, pp. 95-100, 2023年9月. | |
| 資料番号 | IA2023-26 | |
| 発行日 | 2023-09-14 (IA) | |
| 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 | IA2023-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA |
| 開催期間 | 2023-09-21 - 2023-09-22 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univeristy |
| テーマ（和） | インターネット運用・管理, ネットワークアーキテクチャ, 通信プロトコル, IoT, 一般 |
| テーマ（英） | Internet Operation and Management, Network Architecture, Communication Protocols, IoT, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2023-09-IA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 三次元LiDARを中心としたセンサフュージョンによる高齢者行動推定のための機械学習モデル構築手法の開発と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development and Evaluation of Construction Method of Machine Learning Model for Behavior Estimation of Elderly People based on Sensor Fusion around LiDAR |
| 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 cloud 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： Ritsumeikan Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto / 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： Ritsumeikan Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-09-22 13:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2023-26 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.193 |
| ページ範囲 | pp.95-100 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-09-14 (IA) |
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