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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-17 13:20 ［ポスター講演］Wi-Fi CSIを用いた患者の在床状況分類手法 ○那須竜聖・尾崎敦夫（阪工大）  SANE2026-22 |
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| 抄録 | （和） | Wi-Fi CSIを用いた見守り手法では，高精度化のために複数アンテナや深層学習を用いる構成が多く，導入コストや計算負荷が課題となっている．我々はこの課題を解決するため，ESP32-C3を用いた単一アンテナ・低コスト構成において，CSI振幅情報のみを利用した在床行動識別手法を提案した．提案手法は，取得したCSI振幅データに対し，移動平均および差分に基づく特徴量抽出を行い，PCAによる次元削減後，線形SVMにより8種類の在床行動に分類するものである．LOFOによる評価では，分類精度0.85を達成し，同一被験者条件下で高い識別性能を確認した．一方，被験者間汎化性能の評価では，分類精度0.52となり，課題があることがわかった． |
| （英） | In Wi-Fi CSI-based monitoring methods, multiple antennas and deep learning are often employed to achieve high accuracy, leading to challenges in terms of deployment cost and computational load. To address these issues, we proposed a bed-activity recognition method using only CSI amplitude information in a low-cost single-antenna configuration based on the ESP32-C3. The proposed method extracts features from the acquired CSI amplitude data using moving averages and differential operations, applies dimensionality reduction through PCA, and classifies eight types of bed activities using a linear SVM. Evaluation using leave-one-file-out (LOFO) validation achieved a classification accuracy of 0.85, demonstrating high recognition performance under same-subject conditions. On the other hand, evaluation of cross-subject generalization performance resulted in a classification accuracy of 0.52, revealing remaining challenges in generalization across subjects. | |
| キーワード | （和） | Wi-Fi CSI / 行動分類 / SVM / ベッド / / / / |
| （英） | Wi-Fi CSI / activity classification / SVM / bed monitoring / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 71, SANE2026-22, pp. 100-105, 2026年6月. | |
| 資料番号 | SANE2026-22 | |
| 発行日 | 2026-06-10 (SANE) | |
| 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 | SANE2026-22 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2026-06-17 - 2026-06-17 |
| 開催地（和） | 三菱電機株式会社 情報技術総合研究所 |
| 開催地（英） | Information Technology R&D Center, MITSUBISHI Electric Corp. |
| テーマ（和） | レーダ，追尾，EW技術及び一般 |
| テーマ（英） | Radar, Tracking, EW Technologies and general |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2026-06-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Wi-Fi CSIを用いた患者の在床状況分類手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Patient In-Bed Status Classification Using Wi-Fi CSI |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Wi-Fi CSI / Wi-Fi CSI |
| キーワード(2)（和/英） | 行動分類 / activity classification |
| キーワード(3)（和/英） | SVM / SVM |
| キーワード(4)（和/英） | ベッド / bed monitoring |
| 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） | 那須 竜聖 / Ryusei Nasu / ナス リュウセイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪工業大学 (略称： 阪工大) Osaka Institute of Technology (略称： OIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尾崎 敦夫 / Atsuo Ozaki / オザキ アツオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪工業大学 (略称： 阪工大) Osaka Institute of Technology (略称： OIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-17 13:20:00 |
| 発表時間 | 80分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2026-22 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.71 |
| ページ範囲 | pp.100-105 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-06-10 (SANE) |
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