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  1. 研究報告
  2. ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)
  3. 2011
  4. 2011-UBI-029

異種センサ統合に基づく頑健で高速な動線検出方式

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/72945
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/72945
b71a36ad-21a3-490b-ac62-8af16938a766
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-UBI11029002.pdf IPSJ-UBI11029002.pdf (643.9 kB)
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2011-02-28
タイトル
タイトル 異種センサ統合に基づく頑健で高速な動線検出方式
タイトル
言語 en
タイトル A Robust and Fast Human Trajectory Detection Method based on Sensor Fusion
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 センシング技術(測位技術)
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
NECサービスプラットフォーム研究所
著者所属
NECサービスプラットフォーム研究所
著者所属
NECサービスプラットフォーム研究所
著者所属(英)
en
Service Platforms Research Laboratories, NEC Corporation
著者所属(英)
en
Service Platforms Research Laboratories, NEC Corporation
著者所属(英)
en
Service Platforms Research Laboratories, NEC Corporation
著者名 森口, 有紀江 小西, 勇介 中尾, 敏康

× 森口, 有紀江 小西, 勇介 中尾, 敏康

森口, 有紀江
小西, 勇介
中尾, 敏康

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著者名(英) Yukie, Moriguchi Yusuke, Konishi Toshiyasu, Nakao

× Yukie, Moriguchi Yusuke, Konishi Toshiyasu, Nakao

en Yukie, Moriguchi
Yusuke, Konishi
Toshiyasu, Nakao

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,リアルタイム処理を想定したセンサデータの欠落に頑健な動線検出処理方式について述べる.人物動線検出方式の一つに,人物の移動軌跡とIDを異種センサから取得し,軌跡とIDの組合せを人物動線仮説として生成し,各仮説の尤度を軌跡およびIDの検出結果から定量化し,最尤推定することにより軌跡とIDを統合する手法がある.しかし,この手法には,センサデータの欠落が頻発すると動線検出精度が低下する課題がある.また,リアルタイム処理を想定する場合,現時刻から過去一定時間分のセンサデータに対しこれらの処理を都度行うと冗長な演算処理が生じるため,一連の動線検出処理が完了するまでに時間がかかる.そこで我々は,現時刻から過去一定時間内に検出した軌跡およびIDを用いて対応付けに有効な情報をより多く活用することにより,センサデータの欠落に頑健な動線検出方式を実現する.更に,提案方式に過去に生成した仮説や尤度等の中間処理結果を記憶する仕組みを設け,新たに入力されたセンサデータに影響する箇所のみを更新することで冗長な演算を解消するという高速化を行った.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper describes a robust and real-time human trajectory detection method against sensor data discontinuity. One of the human trajectory detection methods detects human trajectories and IDs by heterogeneous sensor, creates combination of trajectory and ID as hypothesis of identified trajectory, quantify the likelihood of identified trajectory hypothesis, and assign ID to trajectory by maximum likelihood estimation method. However, this human trajectory detection method has a problem to reduce identified trajectory detection accuracy if lack of sensor data frequently occurs. Moreover, this method takes a long time to complete the human trajectory detection process because redundant operation arises each time when executed these processing using sensor data history. We use sensor data history for robust human trajectory detection, and add storage for hypothesis and likelihood created in every process stage for fast human trajectory detection.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11838947
書誌情報 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)

巻 2011-UBI-29, 号 2, p. 1-8, 発行日 2011-02-28
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 22:07:17.325846
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中尾, 敏康, 2011: 情報処理学会, 1–8 p.

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