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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-13 14:30 RGB画像に対する素材分類とLiDAR点群を用いた電波伝搬推定 ○郷園諒太郎・菅 宣理（芝浦工大）  SRW2025-54 |
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| 抄録 | （和） | 屋内環境では，家具などの遮蔽物により電波が減衰するシャドウイングが発生し，受信電力が局所的に大きく低下する．そのため，シャドウイングの影響を正確に予測し，無線アクセスポイントの適切な設置や制御を行うことが重要である．既存の研究では，RGB-D画像を用いた3次元再構成と，RGB画像から素材情報を分類するディープニューラルネットワークを組み合わせることで，素材情報を含む環境モデルを構築し，シミュレーションを行うことで受信電力を推定している．しかし，この手法は撮影対象のテクスチャや照明条件に依存するため，屋内環境の幾何形状を正確に再現することが難しく，遮蔽物周辺で大きな推定誤差が生じてしまう． そこで本研究では，RGB画像から分類した素材情報と，LiDARで取得した幾何精度の高い点群を統合した環境モデルを用いる電波伝搬推定手法を提案する．構築した環境モデルに基づく送受信点間の見通し状況の判定および，シミュレーションによる受信電力の推定において，提案手法が既存手法より有効であることを確認した． |
| （英） | In indoor environments, shadowing occurs due to obstacles such as furniture, causing the received power to decrease significantly in local regions. Therefore, it is important to accurately predict the effects of shadowing and to appropriately place and control wireless access points. Previous studies estimate the received power by constructing an environment model that includes material information created by combining 3D reconstruction using RGB-D images with a deep neural network that classifies material information from RGB images and by performing simulations. However, this approach depends on the texture and lighting conditions of the target scene, making it difficult to accurately reproduce the geometry of indoor environments, and resulting in large estimation errors around obstacles. To address this issue, this study proposes a radio propagation estimation method that uses an environment model integrating material information classified from RGB images and a high accuracy point cloud acquired by LiDAR. We confirmed that the proposed method is more effective than conventional methods in determining line-of-sight conditions between transmitter and receiver and in estimating received power through simulations based on the constructed environment model. |
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| キーワード | （和） | シャドウイング / ディープニューラルネットワーク / LiDAR / / / / / |
| （英） | shadowing / deep neural networks / LiDAR / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 313, SRW2025-54, pp. 20-25, 2026年1月. | |
| 資料番号 | SRW2025-54 | |
| 発行日 | 2026-01-06 (SRW) | |
| 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 | SRW2025-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW |
| 開催期間 | 2026-01-13 - 2026-01-13 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | WLAN，WPAN，センサーネットワーク関連技術，ミリ波通信, 一般 |
| テーマ（英） | WLAN, WPAN, Sensor Networks, mmWave, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SRW |
| 会議コード | 2026-01-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | RGB画像に対する素材分類とLiDAR点群を用いた電波伝搬推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Radio Propagation Estimation Using Material Classification from RGB Images and LiDAR Point Clouds |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | シャドウイング / shadowing |
| キーワード(2)（和/英） | ディープニューラルネットワーク / deep neural networks |
| キーワード(3)（和/英） | LiDAR / LiDAR |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 郷園 諒太郎 / Ryotaro Gozono / ゴウゾノ リョウタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅 宣理 / Norisato Suga / スガ ノリサト |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-13 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SRW |
| 資料番号 | SRW2025-54 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.313 |
| ページ範囲 | pp.20-25 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-01-06 (SRW) |
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