Development of multi-sensing data analysis systems
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17K00309
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies (2021)
Kyushu University (2017-2020) |
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Principal Investigator |
Takano Shigeru 公益財団法人九州先端科学技術研究所, オープンイノベーション・ラボ, イノベーション・アーキテクト (70336064)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | マルチセンシングデータ解析 / ウェーブレット変換 / 深層学習 / 画像認識 / スマートセンサ情報システム / ウェーブレット解析 / マルチセンシングデータ解 析 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we proposed a new compact deep neural network (DNN) architecture based on lifting complex wavelets. This model is represented with fewer parameters than existing CNN models, which is expected to save memory and speed up computation. In practice, there are still some challenges in speeding up the training time, such as the need to implement the complex lifting wavelet transforms on a GPU.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
日本国内の公共空間におけるAIを活用した防犯カメラの用途としては、混雑計測、属性推定（男性・女性・年代）等を実施するものであり、個人を特定する用途には利用しない。そのため、カメラ設置場所にて画像処理を実施し、画像自体は即削除することが重要となる。本研究では、AI防犯カメラを実現するにあたり、小型のデバイスで演算可能なAIモデルを提案した。
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Report
(6 results)
Research Products
(7 results)
