講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-11-16 10:00
スマートフォンからのRSSIを用いた機械学習による入退室情報推定 ○吉田知弘・小川将克(上智大) MoNA2017-15 |
抄録 |
(和) |
本研究の目的は,スマートフォンからの無線LANフレームのRSSIを用いて機械学習による入退室の推定である.スマートフォンからの無線LANフレームのRSSIを取得するために,2台の無線LAN機器を設置する.入退室時におけるRSSIを特徴量として,機械学習により入退室推定を行う.提案手法では,スマートフォンへの特別なソフトウェアの導入や,入退室時におけるユーザの特殊な動作を必要としない特徴がある.また,本提案は,推定精度は90%を超える高い精度での推定が可能であることを確認した. |
(英) |
We propose a room access information estimation method by machine learning using RSSI of wireless LAN from smartphone. To acquire the RSSI of the wireless LAN frames, we use the two wireless LAN devices. Using feature quantities obtained from RSSI at these two devices, we estimate whether the user enter, leave the room, or stay in the room. The contribution of our method is no require any special application software for the smartphone and any user’s operations at any time. We confirmed that our method achieves more than 90% estimation accuracy. |
キーワード |
(和) |
RSSI / 入退室推定 / 機械学習 / 無線LAN / / / / |
(英) |
RSSI / Room Access Estimation / Machine Learning / Wireless LAN / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 308, MoNA2017-15, pp. 1-5, 2017年11月. |
資料番号 |
MoNA2017-15 |
発行日 |
2017-11-09 (MoNA) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 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) |
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