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Development of an Indoor Anomaly Detection System using Plant Sensors with Deep Learning

Research Project

Project/Area Number 21K12795
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 90150:Medical assistive technology-related
Research InstitutionKanazawa University

Principal Investigator

Nambo Hidetaka  金沢大学, 融合科学系, 教授 (30322118)

Project Period (FY) 2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords植物生体電位 / 異常検知 / 深層学習 / 室内モニタリング / 医療福祉工学
Outline of Research at the Start

植物生体電位が、周囲の人間やその動きによって変化することを利用し、植物をセンサとして室内に設置することで、室内のモニタリングを行い、観測された植物生体電位に深層学習を適用し居住者の異常検知を行うシステムを開発する。室内にセンサを設置することに抵抗がある場合でも、植物を利用することで受け入れやすくなるという効果が期待できる。
通常、異常検知の学習において異常状態のデータをそろえることが困難であるが、本研究では、画像の異常検知等で広く利用されている、正常状態のみから学習を行い、異常状態を検知する手法を適用する。

Outline of Final Research Achievements

In this study, we have developed an anomaly detection system that uses plants installed indoors as sensors. For detection, a model based on DiscoGAN, which is a type of generative deep learning model, was constructed using the plant's bioelectric potential as input. The model we build achieved an anomaly detection accuracy of 86%, under defining a state with little or no human movement as normal and a state with human movement as anomaly. This results were presented at the 2022 Sensors Symposium and accepted for journal paper in the IEEE Sensors Journal (Volume: 23, Issue: 23, 01 December 2023, DOI: 10.1109/JSEN.2023.3323147).

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

独居老人世帯や一人暮らし世帯が増加していることもあり、屋内で何らかの事故が生じた際にいち早く検知し、適切に対応することは重要である。一方、屋内にセンサ類を設置することに対して心理的負担を感じる人もすくなくない。本研究では、センサとして植物を用いることで、心理的負担を軽減した屋内モニタリングシステムの構築を最終目的としており、植物をセンサとして活用するための具体的な方法について検討し、実験によりその有効性を示したものである。
植物には癒やしなどの副次的効果も期待できるため、安全・安心だけではなくQOLの向上にも有効であり、植物の活用の幅を広げることには大きな社会的意義があると言える。

Report

(4 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (4 results)

All 2023 2022

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] Plant Biopotential Sensing Based on Generative Adversarial Networks for Environmental Anomaly Detection2023

    • Author(s)
      Zhao Hanqing、Nambo Hidetaka
    • Journal Title

      IEEE Sensors Journal

      Volume: 23 Issue: 23 Pages: 29793-29803

    • DOI

      10.1109/jsen.2023.3323147

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 植物生体電位による室内異常検知センサの開発2022

    • Author(s)
      南保英孝, 趙 漢卿
    • Organizer
      令和4年度 電気学会センサ・マイクロマシン部門 総合研究会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] Environmental anomaly detection using plant biopotential sensing based on unsupervised deep learning2022

    • Author(s)
      HANQING ZHAO, Hidetaka Nambo
    • Organizer
      第 39 回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 植物生体電位による室内異常検知センサの開発2022

    • Author(s)
      南保英孝, 趙漢卿, 大薮多可志
    • Organizer
      令和4年度電気学会E部門総合研究会
    • Related Report
      2021 Research-status Report

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2025-01-30  

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