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| 講演名 | 2024-07-12 10:20 ［招待講演］イメージセンサ可視光通信におけるCNNに基づく復調方式の標準画像に対する実験的性能評価 ○伊与田友貴（名大）・小林健太郎（名城大）・ベン ナイラ シャドリア・岡田 啓（名大）  CS2024-30 |
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| 抄録 | （和） | デジタルサイネージとイメージセンサ間における可視光通信について検討する． デジタルサイネージに表示する視覚情報を阻害しないようにデータ信号を変調して通信を行う技術の復調部分に着目し，画像処理における機械学習を用いてイメージセンサの受信画像から送信データ信号を復調する方式を検討してきた． 著者らはこれまでに，受信画像に生じうるノイズ・ぼけ・位置ずれ・周囲セルからの周囲にシンボル間干渉を疑似的に再現したデータセットを学習した復調方式について，単色の背景画像を用いた通信実験による性能評価及び実際の撮影画像のパラメータをデータセットに反映させることによる性能向上を行ってきた． 今回，一般的に使用される背景画像を想定した標準画像を用いた通信実験を行い，提案手法の実験的性能評価を行う． |
| （英） | This study investigates visible light communication (VLC) between a digital signage and an image sensor, and focuses on the demodulation process, where data signals are modulated to avoid disturbing the visual content displayed on the digital signage. We have proposed a demodulation method that uses machine learning to demodulate the transmitted data signals from the received images captured by the image sensor. This method is trained on datasets that simulate various real-world challenges, including noise, blur, positional misalignment, and inter-symbol interference from surrounding data cells. Previously, we evaluated the demodulation performance using communication experiments with monochromatic background images, and also improved the performance by incorporating real-image parameters from actually captured images into our dataset. In this paper, we extend our research by conducting communication experiments with standard images that represent common usage scenarios. These experiments are designed to evaluate the experimental performance of our proposed machine le |
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| キーワード | （和） | 可視光通信 / デジタルサイネージ / イメージセンサ / 機械学習 / 復調 / / / |
| （英） | Visible light communication(VLC) / Digital signage / Image sensor / Machine learning / Demodulation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 100, CS2024-30, pp. 96-101, 2024年7月. | |
| 資料番号 | CS2024-30 | |
| 発行日 | 2024-07-04 (CS) | |
| 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 | CS2024-30 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS |
| 開催期間 | 2024-07-11 - 2024-07-12 |
| 開催地（和） | 対馬市交流センター 厳原地区公民館 大会議室 |
| 開催地（英） | Center for Tsushima engagement |
| テーマ（和） | セマンティックコミュニケーション, アクセスネットワーク, 水中・地中通信, IoT, コグニティブ無線, 符号化方式, 一般 |
| テーマ（英） | Semantic communications, Access networks, Underwater and underground communications, IoT, Cognitive radio, Coding scheme, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2024-07-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | イメージセンサ可視光通信におけるCNNに基づく復調方式の標準画像に対する実験的性能評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Experimental performance evaluation of a CNN-based demodulation method for standard images in image sensor-based visible light communication |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 可視光通信 / Visible light communication(VLC) |
| キーワード(2)（和/英） | デジタルサイネージ / Digital signage |
| キーワード(3)（和/英） | イメージセンサ / Image sensor |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | 復調 / Demodulation |
| 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） | 伊与田 友貴 / Yuki Iyoda / イヨダ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 健太郎 / Kentaro Kobayashi / コバヤシ ケンタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | ベン ナイラ シャドリア / Ben Naila Chedlia / ベン ナイラ シャドリア |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 啓 / Hiraku Okada / オカダ ヒラク |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-12 10:20:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CS2024-30 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.100 |
| ページ範囲 | pp.96-101 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-07-04 (CS) |
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