| 講演名 | 2020-12-15 ドップラーレーダを用いた歩行人体の可視・死角領域判別 林 空良(立命館大), 磯部 大揮(立命館大), 佐保 賢志(富山県立大), 馬杉 正男(立命館大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本報告では，ドップラーレーダを用いる方法により，観点から歩行者がレーダから直接確認できる可視領域にいるか，もしくは壁の裏など直接確認できない死角領域にいるかの判別評価を行った．判別には深層学習であるLong Short-Term Memory (LSTM)を使用し，歩行者の脚部や胴体部と想定される歩行速度と受信電力の時間推移を時系列データとしてLSTMに入力した．これらの入力データから運動特性と受信電力減衰の推移を学習したLSTMの分類結果より，歩行者が可視領域・死角領域のどちらの領域に属するかを判別する．領域判別に加えて，それぞれの領域での歩行パターンの分類も同時に検討した. |
| 抄録(英) | In this report, the walking positions of pedestrians, whether they are directly visible from the observation point or in the blind spot areas such as behind a wall, were evaluated by the Doppler radar. An LSTM (Long Short-Term Memory) model, which is a kind of deep learning neural network, was used in our study. Time-series data of the gait velocity, which correspond to the legs and torso of pedestrians, and time transition of received power were input to LSTM. Experimental results confirmed that our method is effective for estimating the positions of pedestrians and classifying their gait patterns in each area. |
| キーワード(和) | ドップラーレーダ / 歩行分析 / 死角領域モニタリング / 深層学習 / Long Short-Term Memory |
| キーワード(英) | Doppler Radar / Gait Analysis / Monitoring of Blind Area / Deep Learning / Long Short-Term Memory |
| 資料番号 | WBS2020-29,ITS2020-25,RCC2020-32 |
| 発行日 | 2020-12-07 (WBS, ITS, RCC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS / WBS / RCC |
|---|---|
| 開催期間 | 2020/12/14(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ITS通信，高信頼制御通信，レーダ・センシング技術及び一般 |
| テーマ（英） | ITS Communications, Reliable Communication and Control, Radar and Sensing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 和田 友孝(関西大) / 浜村 昌則(高知工科大) / 李 還幇(NICT) |
| 委員長氏名（英） | Tomotaka Wada(Kansai Univ.) / Masanori Hamamura(Kochi Univ. of Tech.) / HUAN-BANG LI(NICT) |
| 副委員長氏名（和） | 高取 祐介(神奈川工科大) / 羽多野 裕之(三重大) / 庄納 崇(インテル) / 藤井 雅弘(宇都宮大) / 東 俊一(名大) / 石井 光治(香川大) |
| 副委員長氏名（英） | Yusuke Takatori(Kanagawa Inst. of Tech.) / Hiroyuki Hatano(Mie Univ.) / Takashi Shono(INTEL) / Masahiro Fujii(Utsunomiya Univ.) / Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 小野 晋太郎(東大) / 橋浦 康一郎(秋田県立大) / 荒井 伸太郎(岡山理科大) / 中村 僚兵(防衛大) / 加川 敏規(電中研) / 林 直樹(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Shintaro Ono(Univ. of Tokyo) / Kouichiro Hashiura(Akita Prefectural Univ.) / Shintaro Arai(Okayama Univ. of Science) / Ryohei Nakamura(National Defence Academy) / Toshinori Kagawa(CRIEPI) / Naoki Hayashi(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 今尾 勝崇(三菱電機) / Yanlei Gu(立命館大) / 佐保 賢志(富山県立大) / Duong Quang Thang(奈良先端大) / 森山 雅文(NICT) / 木下 雅之(千葉工大) / 単 麟(NICT) / 小蔵 正輝(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Msataka Imao(Mitsubishi Electric) / Yanlei Gu(Ritsumeikan Univ.) / Kenshi Saho(Toyama Prefectural Univ.) / Duong Quang Thang(NAIST) / Masafumi Moriyama(NICT) / Masayuki Kinoshita(Chiba Univ. of Tech.) / SHAN LIN(NICT) / Masaki Ogura(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Intelligent Transport Systems Technology / Technical Committee on Wideband System / Technical Committee on Reliable Communication and Control |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ドップラーレーダを用いた歩行人体の可視・死角領域判別 |
| サブタイトル（和） | Long Short-Term Memoryによる解析アプローチ |
| タイトル（英） | Classification of pedestrians existing in visible or blind areas using Doppler radar |
| サブタイトル（和） | An Approach Using Long Short-Term Memory |
| キーワード(1)（和/英） | ドップラーレーダ / Doppler Radar |
| キーワード(2)（和/英） | 歩行分析 / Gait Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 死角領域モニタリング / Monitoring of Blind Area |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(5)（和/英） | Long Short-Term Memory / Long Short-Term Memory |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 林 空良 / Sora Hayashi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 磯部 大揮 / Daiki Isobe |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 佐保 賢志 / Kenshi saho |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 富山県立大学(略称：富山県立大) Toyama Prefectural University(略称：Toyama Pref. Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 馬杉 正男 / Masao Masugi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-12-15 |
| 資料番号 | WBS2020-29,ITS2020-25,RCC2020-32 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | WBS-290,ITS-291,RCC-292 |
| ページ範囲 | pp.121-125(WBS), pp.121-125(ITS), pp.121-125(RCC), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-12-07 (WBS, ITS, RCC) |