Research on hunter assistance system using wireless sensing and machine learning
| Project/Area Number |
20K19780
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Radiation Effects Research Foundation |
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Principal Investigator |
小野 悟 公益財団法人放射線影響研究所, 情報技術部, 部長 (50818309)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | ワイヤレスセンシング / RSSI / 深層学習 / マルチモーダルセンシング / 自然言語処理 / CNN / 畳み込みニューラルネットワーク / 無線センサ / 電波 / 空中線電力 / ワイヤレスセンシングネットワーク / 野生動物 / LPWA / LoRa / Wi-SUN / ZETA / 狩猟 / 機会学習 / ハンター |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，近年深刻な社会問題となっている大型有害鳥獣個体数調整の効率化を促進するためにハンター支援システムの開発を行う．これに向けて本研究では，ワイヤレスセンシングと機械学習を用いた獣流推定システムを提案する．獣流とは，問題を引き起こしている大型鳥獣の生息する領域とその領域に網羅する鳥獣の通行経路を総称するものと定義する．獣流を推定し，同時にハンターの支援を行うために提案システムは，
・機械学習を用いた猟犬の行動パターン認識
・ワイヤレスセンシングによる大型有害鳥獣の検出
の2つの観測手法を活用する．2つの観測手法が相互に連携し，ハンターを直接支援することによって大型有害鳥獣の駆除効率化を目指す．
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度に得られた実験結果を元にして，Journal of Environment and Safetyに論文投稿を行い，2024年2月に採択が決定した．論文の採択によって，一定の成果が定量的に評価されたと考えている．動体検出の精度を向上するために，さらにセンサを増やして実験を行ったところ，RSSIを用いてこれ以上の人の細かい動きを検出することが困難であることが示唆されている．また，アプリケーション領域として，屋外だけでなく，屋内の動体検出を想定したマルチモーダルセンシングの着想に至った．具体的には，研究機関の実験室内における環境変化を把握するために，マルチモーダルセンシングによって得られたセンシングデータをコンテキストとみなし，自然言語処理を提供したモデル化を試みる．マルチモーダルセンシングデバイスとして，CO2センサ，音源センサ，３軸加速度センサ，照度センサ，温度センサ等を想定する．ワイヤレスセンサから取得するRSSIを用いた人の動線情報と合わせて，これらの環境センサから得られた情報を時系列データとして扱う．これらのデータをベクトル化し，自然言語処理を適用することによってモデル化する．
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Report
(4 results)
Research Products
(9 results)
