ロープウェイ式カメラモニタリングにおける効率的なロープの設置場所決定手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2021-02-15
• タイトル: ロープウェイ式カメラモニタリングにおける効率的なロープの設置場所決定手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Efficient Rope Deployment Method for Ropeway-type Monitoring by Camera Nodes
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：ネットワークサービスと分散処理] モニタリングシステム，モバイルノード，センサネットワーク，クラスタリング
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00209317
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 大阪府立大学
• 著者所属: 大阪府立大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka Prefecture University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka Prefecture University
• 著者名: 勝間, 亮; 小倉, 広大
• 著者名(英): Ryo, Katsuma; Kodai, Ogura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 山林に面している農業用地の害獣被害を抑える対策として，WSN（Wireless Sensor Networks）による害獣モニタリングシステムにより害獣を検知し，音や光などで追い払うことで，被害を軽減することが期待されている．しかし，一般的なモニタリングシステムでは監視カメラを固定しており，植物の生育などにより撮影領域が減少するなどの問題に対処することが難しい．そこで本論文では，ロープ上を監視カメラが移動できるロープウェイ式害獣検知システムを提案し，モニタリング品質を保ちながらロープの設置コストをできるだけ少なくするという問題を定義し，それを解決する手法を提案する．提案手法では，できるだけ少ない監視カメラで効率的にモニタリングを行うために，複数に分割されている監視対象領域をまとめて監視できる領域をクラスタリング方式で求め，ロープを設置する位置を決定する．シミュレーション実験により，提案手法では，一般的なクラスタリング手法であるk-means法を本問題に適合するよう拡張した手法と比べると，より少ない監視カメラで全監視領域をモニタリングできることが確認できた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Damage to rural areas by vermin is expected to be reduced by wireless sensor networks constructed from multiple sensor nodes with wireless communication devices. However, owing to their fixed monitoring cameras, general monitoring systems cannot always cope with plant growth and other obscurations that decrease the monitored area. This paper proposes a ropeway-type vermin detection system that moves the monitoring cameras on ropes, defines a problem to minimize the number of required ropes in the expected monitoring scenario, and proposes a method to solve this problem. For efficient monitoring with as few cameras as possible, the proposed method groups several target areas into one by a clustering procedure. The grouped area can then be monitored from a single position. Our simulation results show that the proposed method monitored all target areas with fewer monitoring cameras than a general clustering method (k-means clustering).
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 62, 号 2, p. 455-464, 発行日 2021-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764