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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-05-20 16:20 Wi-Fiによる屋内位置推定手法の開発(2) ～ スマートフォンへのアプリケーション実装比較 ～ ○大川原和志・砂子阪裕大・平田 怜・小泉 敦・小熊 博（富山高専）  SR2024-8 |
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| 抄録 | （和） | 我々は Wi-Fi アクセスポイントとAI（Artificial Intelligence）を用いた屋内位置推定手法の確立を目標にAzure ML（Azure Machine Learning）による機械学習モデルの開発を実施している．本研究では，Androidスマートフォン用にリアルタイム位置推定機能と最頻値による位置推定機能を実装した．さらに両機能の推定精度の評価を実施した．リアルタイム位置推定機能では，2m誤差精度が67.3%，3m誤差精度が76.8 %，階の誤推定は2.3%であった．最頻値を取る幅を16とした場合，階の誤推定が0％になり，2m誤差精度が75.3%，3m誤差精度が84.1%に向上した． |
| （英） | We develop a machine learning model using Azure Machine Learning (Azure ML) to establish an indoor location estimation method using Wi-Fi access points and Artificial Intelligence (AI). In this study, we implement a real-time location estimation function and a mode-based location estimation function for Android smartphones. In addition, we report on the evaluation of the estimation accuracy of both functions. The real-time location estimation function produced a 2 m error accuracy of 67.3%, a 3 m error accuracy of 76.8%, and a false estimation of the floor of 2.3%. When the width of the mode was set to 16, the false estimation of the floor was reduced to 0%, the 2 m error accuracy was improved to 75.3%, and the 3 m error accuracy to 84.1%. | |
| キーワード | （和） | 屋内位置推定 / 無線LAN / 機械学習 / 受信信号強度 / / / / |
| （英） | Indoor Localization / Wireless LAN / Machine Learning / Received Signal Strength Indicator / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 41, SR2024-8, pp. 34-39, 2024年5月. | |
| 資料番号 | SR2024-8 | |
| 発行日 | 2024-05-13 (SR) | |
| 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 | SR2024-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
| 開催期間 | 2024-05-20 - 2024-05-21 |
| 開催地（和） | 勤労者交流センター(鹿児島) |
| 開催地（英） | Yokacenter (Kagoshima) |
| テーマ（和） | ソフトウェア無線、AI/機械学習応用、一般 |
| テーマ（英） | Software Defined Radio, AI/ML Application, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2024-05-SR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Wi-Fiによる屋内位置推定手法の開発(2) |
| サブタイトル（和） | スマートフォンへのアプリケーション実装比較 |
| タイトル（英） | Development of an indoor location estimation method using Wi-Fi(2) |
| サブタイトル（英） | Comparison of Application Implementation on Smart phones |
| キーワード(1)（和/英） | 屋内位置推定 / Indoor Localization |
| キーワード(2)（和/英） | 無線LAN / Wireless LAN |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 受信信号強度 / Received Signal Strength Indicator |
| 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） | 大川原 和志 / Takashi Ohkawahara / オオカワハラ タカシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 富山高専 (略称： 富山高専) NIT Toyama (略称： NIT Toyama) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 砂子阪 裕大 / Yudai Sunagozaka / スナゴザカ ユウダイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 富山高専 (略称： 富山高専) NIT Toyama (略称： NIT Toyama) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平田 怜 / Rei Hirata / ヒラタ レイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 富山高専 (略称： 富山高専) NIT Toyama (略称： NIT Toyama) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小泉 敦 / Atsuhi Koizumu / コイズミ アツシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 富山高専 (略称： 富山高専) NIT Toyama (略称： NIT Toyama) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小熊 博 / Hiroshi Oguma / オグマ ヒロシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 富山高専 (略称： 富山高専) NIT Toyama (略称： NIT Toyama) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-05-20 16:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2024-8 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.41 |
| ページ範囲 | pp.34-39 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-05-13 (SR) |
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