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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-18 10:30 三次元LiDARと連携する自己学習機能を備えた混雑度推定センシングシステムの開発と評価 ○村瀬賢司・宮地秀至・山本 寛（立命館大）  IA2024-9 ICSS2024-9 |
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| 抄録 | （和） | 近年、公共空間における安心・安全を保証するために、防犯カメラを利用した観測システムが注目されている。 しかし、防犯カメラにより撮影されるカメラ画像に多くのプライバシー情報が含まれており、情報漏洩した際のリスクが懸念されている。 一方、既存研究では、スマートフォンから発信 されるBluetoothの電波ビーコンを収集する受信機を室内に複数設置し、各機器が観測する電波ビーコンの発信源 の数から各エリアの混雑度を推定するシステムが提案されている。しかし、ワイヤレスイヤホンなど複 数のBluetooth対応機器を所有する人が増えており、混雑度の推定結果に大きな誤差が生じる状況となって いる。 そこで本研究では、Bluetoothビーコンの観測数から受信機周辺の混雑度を推定するために、機械学習技 術を利用したシステムを提案する。提案システムは、公共空間の限られた箇所に人数を正確に推定で きる三次元LiDARを設置し、その測定結果を正解データとして、Bluetoothによる電波ビーコンの観測数 から混雑度を正確に推定する機械学習モデルを構築することを特徴とする。このように、自動的に構築し た機械学習モデルを用いることで、安価な電波ビーコンの受信機のみを設置した地点でも、正確に混雑度 を推定することが可能となる。 本提案システムで構築した機械学習モデルの人数推定精度やその処理速度を評価するための実証実験を立命館大学びわこ・くさつキャンパス内で実施し、 LiDARから取得する点群データを解析するための処理時間やBluetoothビーコンの数から構築した機械学習モデルにより正確に人数を推定できることを明らかにする。 |
| （英） | Recently, surveillance systems using security cameras have been attracting attention for security in public places. However, since these cameras capture a lot of privacy information such as indoors pictures, the risk of information leakage is a concern. In existing studies, a new system has been constructed to estimate the degree of congestion in each area. This system measures the number of smartphones from the signals of Bluetooth beacons by multiple receivers installed in a room. Use this data to estimate the congestion. However, since many people have multiple Bluetooth devices, this method causes errors in estimating congestion. In this study, we propose a system that uses 3D LiDAR, which can accurately measure the number of people in a limited area of public space, and trains a machine learning model based on this data to accurately estimate congestion from the number of Bluetooth beacons observed. Using this model, accurate estimation of congestion is possible even receivers only installed Bluetooth beacon. A demonstration experiment will be conducted on the Biwako-Kusatsu campus of Ritsumeikan University to evaluate the accuracy of the machine learning model constructed by the proposed system for estimating the number of people and its processing speed, We will clarify that the machine learning model can accurately estimate the number of people based on the processing time for analyzing point cloud data acquired from LiDAR and the number of Bluetooth beacons. |
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| キーワード | （和） | IoT / 機械学習 / 三次元LiDAR / 三次元点群解析 / 人数推定 / / / |
| （英） | IoT / Machine Learning / 3D LiDAR / 3D point cloud analysis / headcount estimation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 82, IA2024-9, pp. 48-54, 2024年6月. | |
| 資料番号 | IA2024-9 | |
| 発行日 | 2024-06-10 (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 | IA2024-9 ICSS2024-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA ICSS |
| 開催期間 | 2024-06-17 - 2024-06-18 |
| 開催地（和） | 岡山大学 創立五十周年記念館 |
| 開催地（英） | Okayama University |
| 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 | 2024-06-IA-ICSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 三次元LiDARと連携する自己学習機能を備えた混雑度推定センシング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 congestion estimation sensing system with self-learning function using 3D 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） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 三次元LiDAR / 3D LiDAR |
| キーワード(4)（和/英） | 三次元点群解析 / 3D point cloud analysis |
| キーワード(5)（和/英） | 人数推定 / headcount 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） | 村瀬 賢司 / Kenji Murase / ムラセ ケンジ |
| 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） | 宮地 秀至 / Hideaki Miyaji / ミヤジ ヒデアキ |
| 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.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto / ヤマモト ヒロシ |
| 第3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 | 2024-06-18 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2024-9, ICSS2024-9 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.82(IA), no.83(ICSS) |
| ページ範囲 | pp.48-54 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2024-06-10 (IA, ICSS) |
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