ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO)
  4. 2018

環境発電型センサを用いた機械学習による移動状況推定手法の性能評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/193615
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/193615
68bb1ceb-cbc5-4279-9e11-a26a364cca09
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DICOMO2018188.pdf IPSJ-DICOMO2018188.pdf (2.7 MB)
Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2018-06-27
タイトル
タイトル 環境発電型センサを用いた機械学習による移動状況推定手法の性能評価
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 行動認識
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
大阪大学
著者所属
大阪大学
著者所属
大阪大学
著者名 前田, 透

× 前田, 透

前田, 透

Search repository
内山, 彰

× 内山, 彰

内山, 彰

Search repository
東野, 輝夫

× 東野, 輝夫

東野, 輝夫

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 環境発電型センサを利用することで,充電の手間が無い Internet of Things (IoT) の実現が期待されている.一方,少ない発電量でセンサを動作させるために動作が制限されており,用途は限定的である. このような環境発電型センサが様々な用途に利用できるようになれば,IoT の普及を大きく加速できる. そこで,本研究では消費電力の少ない backscatter 通信により環境発電型センサを協調させることで,環境発電型センサの機能を拡張することを目指している.この応用例として環境発電型ウェアラブルセンサによる移動状況の推定を想定し,腕,両足などの複数センサから得られる加速度および気圧を組み合わせることで,認識性能の向上を図る.このため,想定される発電量に対して,センシングや backscatter 通信の消費電力を実測し,実現可能なサンプリングレートを検討した.さらに,機械学習によって backscatter 通信により集約されたセンサデータから静止,歩行,階段の昇降,電車,バスの移動状況を推定する.実測に基づく性能評価により,環境発電型センサでは最大 12.5Hz のサンプリングレートが実現可能なことが分かった.また,このときの移動状況の推定精度は片足とポケットのセンサデータを組み合わせることで 92%となり,センサ協調の有効性が確認できた.
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2018論文集

巻 2018, p. 1270-1278, 発行日 2018-06-27
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 23:51:49.550915
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3