周波数シフト型WiFiバックスキャッタータグを用いた宅内行動認識の実現可能性の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-02-22
• タイトル: 周波数シフト型WiFiバックスキャッタータグを用いた宅内行動認識の実現可能性の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Investigating Feasibility of In-home Living Activity Recognition System using Frequency Shift Backscatter Tags
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 行動認識・人流
• 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: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 京都橘大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University Graduate School of Information Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyoto Tachibana University
• 著者名: 伊勢田, 氷琴; 安本, 慶一; 内山, 彰; 東野, 輝夫
• 著者名(英): Hikoto, Iseda; Keiichi, Yasumoto; Akira, Uchiyama; Teruo, Higashino
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，電波を用いた宅内行動認識技術が数多く提案されている．例えば，人間の行動に伴って現れる電波環境の変化を WiFi チャンネル状態情報（CSI）やバックスキャッター通信を行うタグによって捉える手法が挙げられる．しかし，これらの手法はモデルの環境依存性や他の通信路との共存など，実際の住環境に適用が困難であり，多数の障害物や電波が存在するノイジーな環境における性能が十分に検証されていないという課題がある．そこで本研究では，実際の住環境を再現したスマートホームにて，バックスキャッタータグを用いた行動認識がどの程度の精度で可能か調査する．実際に NAIST スマートホームに WiFi 送受信機，バックスキャッタータグ，行動認識モデルから構成されるシステムを実装し，行動認識実験を行った結果，７種の宅内生活行動に対して 95.5% の認識精度が得られた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, numerous in-home activity recognition methods using radio waves have been proposed. Specifically, methods have been developed to capture changes in the radio wave environment due to human activities, utilizing WiFi Channel State Information (CSI) and tags that perform backscatter communication. However, these methods face challenges in practical applications to real-life living environments, including model environmental dependency and coexistence with other communication channels. Additionally, their performance in noisy environments with numerous obstacles and radio waves has not been sufficiently verified. Therefore, this study investigates the extent to which activity recognition using backscatter tags is possible with accuracy in an actual living environment. Implementing a system composed of WiFi transceivers, backscatter tags, and an activity recognition model in the NAIST Smart Home, a replicated real-life environment, and conducting activity recognition experiments, we achieved a recognition accuracy of 92.6% for seven types of in-home living activities.
• 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: 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 2024-UBI-81, 号 41, p. 1-6, 発行日 2024-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8698
• 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