| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2016-07-06 |
| タイトル |
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タイトル |
ECHONET Lite対応家電を用いた宅内行動データの収集と分析 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
| 著者所属 |
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三菱電機株式会社 |
| 著者所属 |
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三菱電機株式会社 |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
| 著者名 |
守谷, 一希
中川, 愛梨
諏訪, 博彦
藤本, まなと
荒川, 豊
木村, 亜紀
三木, 智子
安本, 慶一
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本論文では,屋内にいる人の位置情報と ECHONET Lite 対応家電の家電情報を用いた宅内行動認識システムを提案する.宅内での生活行動の認識が可能となれば,高齢者見守りシステムや省エネ家電制御システムなどのサービスへの応用が期待される.しかしながら,宅内行動認識の既存研究では,行動認識に利用する情報を取得するためのシステムの構築が困難という課題が存在する.この課題に対して,本システムでは,今後一般家庭に普及が進むと予想される ECHONET Lite 対応家電を用いることにより,システム構築における負担を減らすことが可能である.提案手法では,人の宅内位置情報と ECHONET Lite 対応家電の家電情報を基にした特徴量を説明変数として,人の宅内行動を機械学習により推定する.本システムの有用性を評価するために,被験者がスマートホーム内で生活した際の各行動時における位置情報と家電情報を収集する実験を行った.実験データを使用した機械学習による分析の結果,10 種類の行動が約 72% の精度で認識可能であることを確認した. |
| 書誌情報 |
マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2016論文集
巻 2016,
p. 1449-1457,
発行日 2016-07-06
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |