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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-04 16:40 室内環境における準ミリ波レーダーを使用した姿勢推定システムの研究 ○崎間寛哉・丹 康雄・リム勇仁（北陸先端大）  IN2025-75 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は、屋内生活空間におけるプライバシーに配慮した非接触型姿勢推定システムの構築を目的とし、準ミリ波レーダーを用いた手法を検討する。近年、カメラを用いた姿勢推定技術は顕著な発展を遂げているが、常時撮影を伴う運用は居住者のプライバシーに対する心理的抵抗が強く、住宅や介護現場への社会実装における大きな障壁となっている。これに対し、センサベースの姿勢推定は、外観情報を取得しないためプライバシー保護の観点で極めて有利である。特にミリ波レーダーセンサは、暗所や遮蔽環境下でも計測が可能であるという特長を持つ。レーダーの選定にあたっては、60–76GHz帯のミリ波レーダーは高精度である一方、センサ単体のコストが高く、国によって法規制が異なるという課題がある。そこで本研究では、ISMバンドとして国際的に規定され、汎用性の高い24GHz帯の準ミリ波レーダーセンサを採用した。24GHz帯の観測データは、空間分解能が低くノイズの影響を強く受けるという制約があるが、本研究ではこの課題を解決するため、複数のセンサを空間的に分散配置する手法を提案する。具体的には、センサの配置構造をグラフとして定義し、学習に活用できるグラフ畳み込みネットワーク（GCN）を構築することで、安定した姿勢推定を実現した。 |
| （英） | This study proposes a privacy-preserving, non-contact posture estimation system for indoor environments using 24GHz quasi-millimeter-wave radar. Although camera-based methods are highly accurate, privacy concerns often hinder their social implementation in homes and care facilities. Sensor-based approaches, particularly radar, circumvent this issue by eliminating visual data collection while remaining robust in dark or occluded conditions. Unlike 60–76 GHz radars, which face high costs and regulatory hurdles, the 24 GHz ISM band sensors used in this research offer greater versatility and cost-effectiveness. To overcome the lower spatial resolution and noise inherent in the 24 GHz band, we employ a distributed multi-sensor configuration. By modeling the sensor arrangement as a graph and implementing a Graph Convolutional Network (GCN), the system effectively integrates spatial features to achieve stable posture estimation. | |
| キーワード | （和） | 姿勢推定 / 準ミリ波レーダー / 室内環境 / 深層学習 / グラフ畳み込みネットワーク / / / |
| （英） | Posture Estimation / Quasi-millimeter-wave Radar / Indoor Enviroment / Deep Learning / Graph Convolutional Network / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 386, IN2025-75, pp. 73-78, 2026年3月. | |
| 資料番号 | IN2025-75 | |
| 発行日 | 2026-02-25 (IN) | |
| 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 | IN2025-75 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS |
| 開催期間 | 2026-03-04 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 沖縄県市町村自治会館 |
| 開催地（英） | Okinawa-Ken Shichoson Jichi Kaikan |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2026-03-IN-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 室内環境における準ミリ波レーダーを使用した姿勢推定システムの研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Posture Estimation System using Quasi-millimeter wave Radar in Indoor Environments |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 姿勢推定 / Posture Estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 準ミリ波レーダー / Quasi-millimeter-wave Radar |
| キーワード(3)（和/英） | 室内環境 / Indoor Enviroment |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(5)（和/英） | グラフ畳み込みネットワーク / Graph Convolutional Network |
| 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） | 崎間 寛哉 / Hiroya Sakima / サキマ ヒロヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 丹 康雄 / Yasuo Tan / タン ヤスオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | リム 勇仁 / Yuto Lim / リム ユウト |
| 第3著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-04 16:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2025-75 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.386 |
| ページ範囲 | pp.73-78 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-25 (IN) |
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