講演名 2023-01-19
[ショートペーパー]カメラを用いた人物位置検出のCSIセンシングへの移行に関する実験的な検討
小寺 奏怜(東工大), 太田 翔己(東工大), 西尾 理志(東工大),
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抄録(和) CSI(チャネル状態情報)によるセンシングを代表とするWi-Fiセンシングが注目を集めている.Wi-Fiによるセンシング情報は,カメラ等を用いたセンシングと比べ,人物の顔や姿などのプライバシ情報を含まず,既に多くの環境に設置されているため導入コストも低い.しかし,カメラ等に匹敵するセンシング精度を達成するには多くの場合,環境に応じたモデルを訓練することが必要である.そこで我々は,カメラからWi-Fiセンシングへの移行を想定し,カメラによるセンシングを教師としたWi-Fiセンシングモデルの訓練フレームワークを提案する.特に本研究では,カメラに匹敵する性能が達成可能なWi-Fiセンシング方法を明らかにするために,カメラを教師とした時のWi-Fiセンシング精度とCSI測定器の台数や配置との関係を実験的に明らかにする.YOLOv7の人物検出結果を教師としCSIから人物の位置を予測する実験により,人がCSI測定器の見通し通信路近傍のみを往復する場合においては,高い精度で予測できることを示した.また,人が部屋内を彷徨する場合においても,適切なCSI測定器の組み合わせを用いることでおおよその位置を推定できることを示した.
抄録(英) Wi-Fi sensing, represented by CSI (channel state information) sensing~cite{CSIsurvey}, has attracted much attention. Compared to sensing using cameras and other devices, CSI does not include privacy information such as a person's face or appearance. Moreover, its implementation cost is cheaper than the camera and LiDARs since Wi-Fi access points are already installed in many environments, and the price of Wi-Fi devices is cheaper. However, achieving sensing accuracy comparable to that of cameras requires adopting machine learning models to their deployed environment well. In this paper, we propose a training framework for a Wi-Fi sensing model using camera-based sensing as a teacher toward the transition from the camera-based sensing to Wi-Fi sensing. The focus of this study is to determine how we should design tasks and deploy CSI devices to achieve accuracy comparable to that of sensing with cameras. To this end, this study experimentally shows the relationship between Wi-Fi sensing accuracy and the number and placement of CSI measurement devices when cameras are used as teachers. Experiments on predicting the location of a person from CSI using the person detection results of YOLOv7~cite{YOLOv7} as a teacher have shown that the prediction accuracy is high when a person only goes back and forth in the vicinity of the line-of-sight communication path of the CSI measurement device. Another experiment showed that even when a person wanders around a room, an approximate location can be estimated by using an appropriate combination of CSI measurement devices.
キーワード(和) 無線センシング / チャネル状態情報 / YOLO
キーワード(英) wireless sensing / channel state information / YOLO
資料番号 SeMI2022-81
発行日 2023-01-12 (SeMI)

研究会情報
研究会 SeMI
開催期間 2023/1/19(から2日開催)
開催地(和) 鳴門グランドホテル海月
開催地(英) Naruto grand hotel
テーマ(和) センシング,モビリティ,モバイル・ユビキタスコンピューティング,センサ・アドホック・モバイルネットワーク,アプリケーション,一般
テーマ(英)
委員長氏名(和) 山本 高至(京大)
委員長氏名(英) Koji Yamamoto(Kyoto Univ.)
副委員長氏名(和) 門田 和也(日立) / 大和田 泰伯(NICT) / 猿渡 俊介(阪大)
副委員長氏名(英) Kazuya Monden(Hitachi) / Yasunori Owada(NICT) / Shunsuke Saruwatari(Osaka Univ.)
幹事氏名(和) 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 内山 彰(阪大)
幹事氏名(英) Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.)
幹事補佐氏名(和) 松田 裕貴(奈良先端大) / 田谷 昭仁(青学大) / 平井 健士(阪大)
幹事補佐氏名(英) Yuki Matsuda(NAIST) / Akihito Taya(Aoyama Gakuin Univ.) / Takeshi Hirai(Osaka Univ.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence
本文の言語 JPN
タイトル(和) [ショートペーパー]カメラを用いた人物位置検出のCSIセンシングへの移行に関する実験的な検討
サブタイトル(和)
タイトル(英) [Short Paper] An experimental study on the transition of camera-based human localization to CSI sensing
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 無線センシング / wireless sensing
キーワード(2)(和/英) チャネル状態情報 / channel state information
キーワード(3)(和/英) YOLO / YOLO
第 1 著者 氏名(和/英) 小寺 奏怜 / Kanare Kodera
第 1 著者 所属(和/英) 東京工業大学(略称:東工大)
Tokyo Institute of Technology(略称:Tokyo Tech)
第 2 著者 氏名(和/英) 太田 翔己 / Shoki Ohta
第 2 著者 所属(和/英) 東京工業大学(略称:東工大)
Tokyo Institute of Technology(略称:Tokyo Tech)
第 3 著者 氏名(和/英) 西尾 理志 / Takayuki Nishio
第 3 著者 所属(和/英) 東京工業大学(略称:東工大)
Tokyo Institute of Technology(略称:Tokyo Tech)
発表年月日 2023-01-19
資料番号 SeMI2022-81
巻番号(vol) vol.122
号番号(no) SeMI-341
ページ範囲 pp.43-48(SeMI),
ページ数 6
発行日 2023-01-12 (SeMI)