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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-19 10:00 光学画像学習データを用いた300GHz帯サブテラヘルツ波イメージングにおける機械学習による危険物検出の検討 ○柴田奨真・岡本英二（名工大）  RCS2024-28 |
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| 抄録 | （和） | 現在研究開発中であるBeyond 5G/6Gではサブテラヘルツ波の導入が期待されている．サブテラヘルツ波は高分解能と透過性を併せ持つため，危険物検知のためのセンシングにおいて高精度な検出が行うことが可能である．しかし，このような危険物の検出は一般に人の視覚を用いて行われており速度的観点から非効率であるといえる．この速度効率向上のために人工知能（artificial intelligence: AI）を用いた機械学習手法も用いられているが，サブテラヘルツ帯ではイメージング画像測定及び生成の技術的難易度が比較的高く，十分な学習データが得られていない．そこで本稿では，量産が容易な光学画像に対してCanny法を用いたエッジ検出を行いAIに学習させ，サブテラヘルツ波イメージング画像での危険物検出を行う手法を提案する．実験の結果，提案したアルゴリズムによりイメージング画像での危険物の約6割の領域の検出に成功したことを示す． |
| （英） | Sub-THz waves are expected to be introduced in Beyond 5G/6G, which is currently under research and development. Sub-THz waves have both high resolution and transparency, making it possible to detect hazardous materials with high accuracy in sensing. However, such hazardous material detection is generally performed using human vision, which is inefficient from a speed perspective. Although machine learning methods using artificial intelligence (AI) have been used to improve speed and efficiency, the technical difficulty of measuring and generating imaging images in the sub-THz band is relatively high, and sufficient training data has not been obtained. Therefore, in this paper, we propose a new method for detecting hazardous materials in sub-THz imaging images by training AI on optical images to perform edge detection using the Canny method, which can be easily mass-produced. Experimental results show that the proposed algorithm successfully detects about 60% of hazardous materials in sub-THz imaging images. | |
| キーワード | （和） | 6G / サブテラヘルツ波 / センシング / 画像処理 / 人工知能 / / / |
| （英） | 6G / sub- THz waves / sensing / image processing / artificial intelligence / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 84, RCS2024-28, pp. 1-6, 2024年6月. | |
| 資料番号 | RCS2024-28 | |
| 発行日 | 2024-06-12 (RCS) | |
| 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 | RCS2024-28 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2024-06-19 - 2024-06-21 |
| 開催地（和） | 平良港フェリーターミナル |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 初めての研究会，リソース制御，スケジューリング，無線通信一般 |
| テーマ（英） | First Presentation in IEICE Technical Committee, Resource Control, Scheduling, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2024-06-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 光学画像学習データを用いた300GHz帯サブテラヘルツ波イメージングにおける機械学習による危険物検出の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Machine Learning-based Dangerous Objects Detection in 300GHz Sub-THz Imaging Using Optical Image Training Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 6G / 6G |
| キーワード(2)（和/英） | サブテラヘルツ波 / sub- THz waves |
| キーワード(3)（和/英） | センシング / sensing |
| キーワード(4)（和/英） | 画像処理 / image processing |
| キーワード(5)（和/英） | 人工知能 / artificial intelligence |
| 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） | 柴田 奨真 / Shoma Shibata / シバタ ショウマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： nitech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡本 英二 / Eiji Okamoto / オカモ トエイジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： nitech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-19 10:00:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2024-28 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.84 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-06-12 (RCS) |
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