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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-28 16:40 ［ショートペーパー］多様な照度条件を想定した深度及びRGBカメラを組み合わせた画像分類ウェアラブルシステム ○山嵜伶馬（東京電機大）・謝 志杰（東京科学大）・大地秀二（中電工）・岩井将行（東京電機大）  SRW2024-35 SeMI2024-47 |
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| 抄録 | （和） | 厚生労働省の労働災害発生状況の分析によると，平成30年度から令和5年度までの建設業における墜落・転落の事故が最多となっている．こうした事故を未然に防ぐためには，足場を認識してあらかじめユーザが危険な状態にあることを知らせるシステムが必要不可欠となる．本研究では, ウェアラブルデバイスで低照度や視界にノイズが多い場面でも画像分類タスクを行うために，2次元ToF深度センサと画像センサを組み合わせたシステムを提案する．入力前に取得した深度データと画像データを異なるチャネルに融合させてから学習・推論を行うモデルを作成し，このモデルと先行研究で提案されたモデルについて，照度が異なる環境で推論の精度を評価し，センサフュージョンを行うことで悪条件下でも画像分類が可能であるかを検討した． |
| （英） | According to an analysis of occupational accidents by the Ministry of Health, Labour and Welfare (MHLW), the number of accidents involving crashes and falls in the construction industry from FY 2018 to FY 2023 was the highest in Japan. In order to prevent such accidents from occurring, it is essential to have a system that can recognize scaffolds and warn workers of dangerous conditions in advance. In this study, we propose a system that combines a 2D ToF depth sensor and an image sensor to perform image classification tasks on a wearable device in low light and noisy visibility situations. We created a model in which the depth data and image data acquired before input are fused into different channels before learning and inference, evaluated the accuracy of inference for this model and the model proposed in previous studies in different illumination conditions, and examined whether sensor fusion enables inference at a certain level even under adverse conditions. We examined whether or not sensor fusion can be used to achieve a certain level of inference even under adverse conditions. | |
| キーワード | （和） | Edge-AI / センサフュージョン / ウェアラブル / 画像分類 / / / / |
| （英） | Edge-AI / Sensor Fusion / Wearable / Object Classification / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 277, SeMI2024-47, pp. 41-46, 2024年11月. | |
| 資料番号 | SeMI2024-47 | |
| 発行日 | 2024-11-21 (SRW, SeMI) | |
| 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 | SRW2024-35 SeMI2024-47 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW SeMI |
| 開催期間 | 2024-11-28 - 2024-11-29 |
| 開催地（和） | 東京理科大学 葛飾キャンパス |
| 開催地（英） | Tokyo Univ. of Science Katsushika Campus |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2024-11-SRW-SeMI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 多様な照度条件を想定した深度及びRGBカメラを組み合わせた画像分類ウェアラブルシステム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image Classification Wearable System Combining Depth and RGB Cameras for Various Illumination Conditions |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Edge-AI / Edge-AI |
| キーワード(2)（和/英） | センサフュージョン / Sensor Fusion |
| キーワード(3)（和/英） | ウェアラブル / Wearable |
| キーワード(4)（和/英） | 画像分類 / Object Classification |
| 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） | 山嵜 伶馬 / Reima Yamazaki / ヤマザキ レイマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： TDU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 謝 志杰 / Zhijie Xie / シャ シケツ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： 東京科学大) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大地 秀二 / Shuji Ohji / オオジ シュウジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社中電工 (略称： 中電工) Chudenko Corporation (略称： Chudenko) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩井 将行 / Masayuki Iwai / イワイ マサユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： TDU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-28 16:40:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SRW2024-35, SeMI2024-47 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.276(SRW), no.277(SeMI) |
| ページ範囲 | pp.41-46 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-11-21 (SRW, SeMI) |
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