@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240285,
 author = {望月, 遥貴 and 清原, 良三},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集},
 month = {Jun},
 note = {COVID-19パンデミック以来，日本の産業は様々な分野で労働力不足に直面している．特に警備業界では，深刻な労働力不足の問題に直面している．それに伴い，大学の警備業務にも警備員不足の影響を受けている．一方，ロボット技術は発展し，単純なタスクだけでなく，人間との相互作用を伴うタスクも実行可能になっている．警備業務での多くの人員が必要とされる巡回警備にロボットが導入されることが期待されている．警備におけるロボットによる巡回警備では問題認識が大部分を含んでおり，問題を認識できない場合には警備員による確認が必要になる．そのため，このような場合を減らすために問題認識の正確性向上が必要用件である．さらに，ロボットの導入および運用コストを可能な限り削減する必要がある．現状のロボットでは，カメラやLiDAR（Light Detection And Raging）を使用して人間や障害物の認識を行っている．しかし，明るさが不十分な場所や3D-LiDARによって取得される膨大な情報量を削減して人物判定する技術は確立されていない．本論文では，計算量を抑えた人物判定の手法を提案し，その手法の評価を示す．},
 pages = {1238--1243},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {警備ロボットにおける人物判定手法},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}