ネットワーク結合型マルチメディアセンサアレイ群の自動協調
| Project/Area Number |
16680009
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Perception information processing/Intelligent robotics
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
亀田 能成 筑波大学, 大学院システム情報工学研究科, 助教授 (70283637)
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| Project Period (FY) |
2004 – 2006
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2006)
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| Budget Amount *help |
¥28,210,000 (Direct Cost: ¥21,700,000、Indirect Cost: ¥6,510,000)
Fiscal Year 2006: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2005: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2004: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000)
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| Keywords | マッシブセンシング / センサアレイ / マイクアレイ / マルチモーダル / センサヒュージョン / 比較正 / ネットワークカメラ / イベント認識 / 非較正 / Massive Sensing / マルチメディア / ネットワーク結合 / 長期間観測 |
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| Research Abstract |
平成18年度は、下記の項目を中心に研究を実施した。
◎センサステーション間のマルチメディアデータを交換方式(および実験結果解析用の中間データ保存形式)について試験実装を行い、システムの信頼性を試験した。
◎映像センサ(ビデオカメラ)群及び音像センサ(マイク)群を稼動させ、様々な条件におけるデータ収集を行った。
◎時間経過に伴う環境変動、特に光量変動に影響を受けない特徴量算出法を研究・提案した。
◎自動協調に必要なデータ間の相関関係のモデル化を、大量のセンサがあるという前提で記述する方式を引き続き改良し、実験によってモデルの健全性を確認した。
◎非均一なセンサ配置下で、各センサの特徴量ベクトルの時間的共起性からセンサ間の空間的近さを推定する方法について研究を進めた。
◎我々が確立していこうとするマッシブセンシング(大規模センサ群の長期間運用観測による行動認識やイベント認識)の研究テーマは、近縁研究は多いものの、研究の方向性が同じグループはほとんど存在しない。そこで、本年度以降は研究代表者(亀田)が現在参加しているマルチセンサを用いたほかの研究でだけでなく、外部で近縁研究を行っている研究者らと積極的に議論・交流を行い、本研究の意義を広めていくよう啓蒙した。
◎センサ協調を利用した本研究の基礎技術を応用して、屋外(スポーツシーン)や広域(ITS:道路上の監視カメラ群)での画像処理アプリケーションを実現し、様々な取組例を実践した。
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Report
(3 results)
Research Products
(34 results)
