Human imaging and anomaly detection using ultra-wideband radar
| Project/Area Number |
15K18077
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Measurement engineering
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
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| Research Collaborator |
Yarovoy Alexander
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2018: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2017: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2015: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | レーダ / 人体 / モニタリング / イメージング / ドップラ / 信号処理 / 計測工学 / アルゴリズム |
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| Outline of Final Research Achievements |
This project developed a technique for the measurement of human postures and activities using a radar system. First, we developed a technique for analyzing radar echoes in the high-dimensional time-range-angle-velocity domain. Next, we realized a high-resolution imaging by combining a reversible transform and Kirchhoff migration. Finally, we applied a machine learning algorithm to radar data for classifying human activities. The developed system achieved an accuracy of approximately 90% in classifying human activities using radar signals.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
高齢社会で重要となる在宅医療を安全に実施するには運動人体の異常を自動検出する技術が欠かせない。従来、超広帯域レーダによるイメージングには多数のアンテナが必要であった。本研究では対象を人体に特化させ、人体の形状・運動を高精度・高分解能かつ高速に測定する手法を開発し、少数のアンテナのみを用いたモニタリングを実現する技術を開発した。機械学習により高齢者や患者の異常の検知を実現することは安全な在宅医療を実現する上で不可欠であり、開発技術の社会的意義は大きい。
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Report
(5 results)
Research Products
(63 results)
