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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-05-14 09:15 Reservoir Computingを用いたWi-Fi CSIによる人数推定 ○杉浦雛姫・深澤佑介・小川将克（上智大）  SeMI2026-1 |
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| 抄録 | （和） | 近年，駅や公共空間における混雑把握および人数推定は，安全管理や施設運用の観点から重要性が高まっている．従来のカメラベース手法は高い有効性を有する一方で，プライバシー保護や設置コストの面で課題がある．本研究では，公共に設置された無線LANビーコンのチャネル状態情報（CSI）を活用し，カメラを用いずに歩行者数を短時間で推定する手法を提案する．機械学習モデルには，時系列データ処理に適したリザバーコンピューティング（RC）を採用する．RCは学習計算量が小さく，リアルタイム処理が可能であることから，エッジ環境との親和性が高い．本研究では，Integrated Sensing and Communication（ISAC）にRCを導入した軽量エッジAIの実現を目指し，RCモデルを構築してRNN，LSTM，CNNとの比較評価を行った．その結果，RCモデルは短時間での学習と高精度な推定を両立することを確認した． |
| （英） | In recent years, crowd monitoring and pedestrian counting in railway stations and public spaces have become increasingly important for safety management and facility operations. While conventional camera-based approaches are highly effective, they raise concerns regarding privacy protection and installation costs. This study proposes a method for estimating the number of pedestrians within a short time interval by utilizing Channel State Information (CSI) obtained from publicly deployed wireless LAN beacons, without relying on cameras. As the machine learning model, we employ Reservoir Computing (RC), which is well suited for time-series data processing. RC requires relatively low computational cost for training and enables real-time processing, making it highly compatible with edge computing environments. In this study, we aim to realize lightweight edge AI by introducing RC into Integrated Sensing and Communication (ISAC). We developed an RC-based model and compared its performance with RNN, LSTM, and CNN models. Experimental results demonstrate that the RC model achieves both fast training and highly accurate pedestrian count estimation. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 15, SeMI2026-1, pp. 1-6, 2026年5月. | |
| 資料番号 | SeMI2026-1 | |
| 発行日 | 2026-05-07 (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 | SeMI2026-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI IPSJ-MBL IPSJ-ITS IPSJ-DPS |
| 開催期間 | 2026-05-13 - 2026-05-15 |
| 開催地（和） | 宮古島市未来創造センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | センサネットワーク，モバイルインテリジェンス，分散コンピューティング，ITS，スマートコミュニティ，モバイルコンピューティング，パーベイシブシステム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2026-05-SeMI-MBL-ITS-DPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Reservoir Computingを用いたWi-Fi CSIによる人数推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reservoir Computing-based Wi-Fi CSI for People Counting |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / |
| キーワード(2)（和/英） | / |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| 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） | 杉浦 雛姫 / Hinaki Sugiura / スギウラ ヒナキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 深澤 佑介 / Yusuke Fukazawa / フカザワ ユウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 将克 / Masakatsu Ogawa / オガワ マサカツ |
| 第3著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-05-14 09:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2026-1 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.15 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-05-07 (SeMI) |
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