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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. エンタテインメントコンピューティングシンポジウム
  4. 2017

ドローンの羽音を利用して個体識別及び位置情報を検出するシステムの提案

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183479
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183479
8fa316f2-295d-4936-afaa-98c3f65a31fc
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-EC2017024.pdf IPSJ-EC2017024.pdf (5.9 MB)
Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2017-09-09
タイトル
タイトル ドローンの羽音を利用して個体識別及び位置情報を検出するシステムの提案
タイトル
言語 en
タイトル Proposal of a system for detecting individual identification and position information using drone’s feathers
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
東京工科大学メディア学部
著者所属
東京工科大学メディア学部
著者所属
東京工科大学メディア学部
著者所属
東京工科大学メディア学部
著者所属
東京工科大学メディア学部
著者所属
東京工科大学メディア学部
著者所属(英)
en
School of Media Science, Tokyo Uniersity of Technology
著者所属(英)
en
School of Media Science, Tokyo Uniersity of Technology
著者所属(英)
en
School of Media Science, Tokyo Uniersity of Technology
著者所属(英)
en
School of Media Science, Tokyo Uniersity of Technology
著者所属(英)
en
School of Media Science, Tokyo Uniersity of Technology
著者名 小野, 龍一

× 小野, 龍一

小野, 龍一

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室崎, 之典

× 室崎, 之典

室崎, 之典

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斉藤, 佑祈

× 斉藤, 佑祈

斉藤, 佑祈

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中野, 亜希人

× 中野, 亜希人

中野, 亜希人

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大淵, 康成

× 大淵, 康成

大淵, 康成

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羽田, 久一

× 羽田, 久一

羽田, 久一

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著者名(英) Ono, Ryuichi

× Ono, Ryuichi

en Ono, Ryuichi

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Murosaki, Yukinori

× Murosaki, Yukinori

en Murosaki, Yukinori

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Saito, Yuki

× Saito, Yuki

en Saito, Yuki

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Nakano, Akito

× Nakano, Akito

en Nakano, Akito

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Obuchi, Yasunari

× Obuchi, Yasunari

en Obuchi, Yasunari

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Hada, Hisakazu

× Hada, Hisakazu

en Hada, Hisakazu

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ドローンの位置を音で取得する手段としてマイクロフォンアレイを用いた方法がある.しかしその方法では位置しか取得できず個体の識別はできない.そこで本研究では音量センサーを装着した複数のPCを羽音をから特定のパターンを出すドローンを用いて個体識別と位置の取得を可能とするシステムを提案する.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Detecting a position of a drone has been conducted by using microphone array in previous re-searches. However, this method could only acquire a position of drone, and this does not identify each drone.In this research, we propose a system that distinguishes individual drones and their estimated location, usingpropeller hum sound obtained by microphone implemented to multiple microcomputer boards. To distinguishsuch difference, we first made the micro computer to learn the different propeller sound of each drone. Asa result, we successfully identified position of drone with high accuracy, with only small amount of selectedfeature We have also succeeded to identify drone’s position with a measurement error of 20cm to 30cm in2 meters range.
書誌情報 エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2017論文集

巻 2017, p. 145-150, 発行日 2017-09-09
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 03:38:03.862549
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