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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-07 09:50 RNNを用いた屋内位置推定における転移学習の適用 ○橘川 迅・伊藤 尚・運上和也（富山高専）  CAS2024-118 CS2024-104 |
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| 抄録 | （和） | 屋外での位置推定にはGlobal Navigation Satellite Systemが使われているが，屋内では利用しにくいという問題がある．そこで本研究ではUltra Wide Bandを用いた屋内位置推定に着目してきた．我々はこれまでにRecurrent Neural Network(RNN)を用いた位置推定手法を提案し，Non Line Of Sight環境において推定精度を向上させた．さらに，複数歩行者環境においてRNNに他の歩行者の位置情報を学習させることで精度が向上することを示唆した．しかし，RNNで学習している歩行者の人数と測定環境にいる歩行者の人数が異なる場合は精度が劣化する傾向が見られた．本研究では，統計分析により単一歩行者環境及び複数歩行者環境における従来手法による精度の評価を行う．次に，学習時と異なる人数の歩行者環境において精度向上を図るために，転移学習を用いた位置推定手法を提案する．結果として，歩行者数の異なる環境における屋内位置推定精度の劣化を防ぐことができた． |
| （英） | Global Navigation Satellite System is used for outdoor location estimation, however it is difficult to use indoors. Therefore, we have focused on indoor location estimation using Ultra Wide Band. We have proposed a location estimation method using Recurrent Neural Network (RNN) to improve the accuracy of the location estimation in Non Line Of Sight environments. Furthermore, we suggested that the accuracy can be improved by learning the location information of other pedestrians in a multi-pedestrian environment. However, when the number of pedestrians in the measurement environment is different from the number of pedestrians learned by the RNN, the location estimation accuracy tends to decrease. In this study, we evaluate the accuracy of conventional methods in single pedestrian and multiple pedestrian environments through statistical analysis. Next, we propose a location estimation method using transition learning to improve accuracy in environments with a different number of pedestrians than in the training environment. As a result, the proposed method prevents the degradation of location estimation accuracy in environments with different numbers of pedestrians. | |
| キーワード | （和） | RNN / UWB / 屋内位置推定 / 転移学習 / / / / |
| （英） | RNN / UWB / Indoor Location Estimation / Transfer Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 415, CAS2024-118, pp. 74-79, 2025年3月. | |
| 資料番号 | CAS2024-118 | |
| 発行日 | 2025-02-27 (CAS, 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 | CAS2024-118 CS2024-104 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS CS |
| 開催期間 | 2025-03-06 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 宮古島 平良港ターミナルビル 大研修室 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワークプロセッサ，通信のための信号処理回路，無線LAN/PAN，一般 |
| テーマ（英） | Network processor, Signal processing and circuits for communications, Wireless LAN / PAN, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CAS |
| 会議コード | 2025-03-CAS-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | RNNを用いた屋内位置推定における転移学習の適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Application of Transfer Learning to Indoor Location Estimation using RNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | RNN / RNN |
| キーワード(2)（和/英） | UWB / UWB |
| キーワード(3)（和/英） | 屋内位置推定 / Indoor Location Estimation |
| キーワード(4)（和/英） | 転移学習 / Transfer Learning |
| 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） | 橘川 迅 / Jin Kitsukawa / キツカワ ジン |
| 第1著者 所属（和/英） | 富山高等専門学校 (略称： 富山高専) National Institute of Technology, Toyama College (略称： NIT, Toyama College) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 尚 / Nao Ito / ナオ イトウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 富山高等専門学校 (略称： 富山高専) National Institute of Technology, Toyama College (略称： NIT, Toyama College) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 運上 和也 / Kazuya Unjo / カズヤ ウンジョウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 富山高等専門学校 (略称： 富山高専) National Institute of Technology, Toyama College (略称： NIT, Toyama College) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-07 09:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CAS |
| 資料番号 | CAS2024-118, CS2024-104 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.415(CAS), no.416(CS) |
| ページ範囲 | pp.74-79 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-27 (CAS, CS) |
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