| 講演名 | 2022-07-15 少量のデータセットによる低解像度赤外線アレイセンサを用いた人数推定 青島 大祐(阪府大), 菅野 正嗣(阪公立大), |
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| 抄録(和) | 赤外線アレイセンサを用いた人数推定を行った．赤外線アレイセンサにより取得できるデータには，プライバシ情報が含まれにくい．そのため，カメラの設置が難しい場所でも，センサの導入が可能である．また，屋外のような電源の確保が難しい場所では，省電力で推定できることが望ましい．深層学習といった手法で学習させたモデルを高速で推論するには，高性能なCPUやGPUが必要となる可能性があり，これらは消費電力が大きい．そこで，本研究では，比較的省電力なシングルボードを用いた人数推定を目標とした．推定はopencvによる画像処理の手法を用いて行われ，その精度および推論時間について評価した．精度は80 %を超え，誤差は最大で±2人であった．また，推論時間は全体で0.7秒程度であった．推論時間のほとんどは，温度データをグレースケール画像へ変換する処理であることがわかった．さらに，より省電力なマイクロコントローラであるArduinoで，同一のセンサを用いた人数推定を実装した．こちらは，二値画像の4近傍ラベリング処理によって人数を推定した．処理時間はおおよそ130 msから2000 msであった． |
| 抄録(英) | This study is to estimate the number of people by infrared array sensor. Data obtained from this sensor do not include privacy information. Therefore, the sensor can be installed where it is difficult to install a camera. Additionally, low energy estimation is suitable outdoors where we cannot supply energy. Estimation by complicated model learned deep learning often needs CPU, GPU, and these use much energy. This study aims to estimate the number of people with a low-energy single-board computer. And asses the accuracy score and estimation time. Consequently, the accuracy score is over 80 %, and the error is ±2. The estimation time is about 0.7 seconds. Most of the estimation time is spent converting sensor data to a grayscale image. Furthermore, we estimated the number of people with the same sensor in Arduino, which is a more power-saving microcontroller. In Arduino, the number of people was estimated by the 4-neighborhood labeling process of the binary image. The Estimation time is about 130 ms to 2000 ms. |
| キーワード(和) | 赤外線アレイセンサ / 生体人数推定 / 省電力 / プライバシ情報 |
| キーワード(英) | infrared array sensor / counting living bodies / power saving / privacy information |
| 資料番号 | SeMI2022-41 |
| 発行日 | 2022-07-06 (SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS / SR / RCS / SeMI / RCC |
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| 開催期間 | 2022/7/13(から3日開催) |
| 開催地（和） | 金沢歌劇座 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | The Kanazawa Theatre + Online |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 委員長氏名（和） | 大石 哲矢(NTT) / 亀田 卓(広島大) / 樋口 健一(東京理科大) / 山本 高至(京大) / 東 俊一(名大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuya Oishi(NTT) / Suguru Kameda(Hiroshima Univ.) / Kenichi Higuchi(Tokyo Univ. of Science) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 三好 匠(芝浦工大) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) / 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 牟田 修(九大) / 門田 和也(日立) / 大和田 泰伯(NICT) / 猿渡 俊介(阪大) / 小林 孝一(北大) / 石井 光治(香川大) |
| 副委員長氏名（英） | Takumi Miyoshi(Shibaura Insti of Tech.) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) / Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) / Kazuya Monden(Hitachi) / Yasunori Owada(NICT) / Shunsuke Saruwatari(Osaka Univ.) / Shunichi Azuma(Hokkaido Univ.) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 池邉 隆(NTT) / 山口 実靖(工学院大) / 成枝 秀介(三重大) / 稲森 真美子(東海大) / 李 斗煥(NTT) / 山本 哲矢(パナソニック) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 内山 彰(阪大) / 加川 敏規(電中研) / 岡野 訓尚(立命館大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Ikebe(NTT) / Saneyasu Yamaguchi(Kogakuin Univ.) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Doohwan Lee(NTT) / Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm) / Osamu Nakamura(Sharp) / Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) / Toshinori Kagawa(CRIEPI) / Kunihisa Okano(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 三原 孝太郎(NTT) / 大辻 太一(NEC) / 王 瀟岩(茨城大) / 田中 明美(MathWorks) / 須藤 克弥(電通大) / 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) / 菅野 一生(KDDI総合研究所) / 張 裕淵(東工大) / 松田 裕貴(奈良先端大) / 田谷 昭仁(青学大) / 平井 健士(阪大) / 単 麟(NICT) / 足立 亮介(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kotaro Mihara(NTT) / Taichi Ohtsuji(NEC) / WANG Xiaoyan(Ibaraki Univ.) / Akemi Tanaka(MathWorks) / Katsuya Suto(Univ. of Electro-Comm) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) / Issei Kanno(KDDI Research) / Yuyuan Chang(Tokyo Inst. of Tech) / Yuki Matsuda(NAIST) / Akihito Taya(Aoyama Gakuin Univ.) / Takeshi Hirai(Osaka Univ.) / SHAN LIN(NICT) / Ryosuke Adachi(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Smart Radio / Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Technical Committee on Reliable Communication and Control |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 少量のデータセットによる低解像度赤外線アレイセンサを用いた人数推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human counting with low-resolution thermal camera from small data sets |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 赤外線アレイセンサ / infrared array sensor |
| キーワード(2)（和/英） | 生体人数推定 / counting living bodies |
| キーワード(3)（和/英） | 省電力 / power saving |
| キーワード(4)（和/英） | プライバシ情報 / privacy information |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 青島 大祐 / Daisuke Aoshima |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪府立大学(略称：阪府大) Osaka Prefecture University(略称：Osaka Pref. Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 菅野 正嗣 / Masashi Sugano |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪公立大学(略称：阪公立大) Osaka Metropolitan University(略称：Osaka Metro. Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-07-15 |
| 資料番号 | SeMI2022-41 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | SeMI-108 |
| ページ範囲 | pp.93-97(SeMI), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-07-06 (SeMI) |