| Project/Area Number |
22K04441
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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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| Review Section |
Basic Section 23020:Architectural environment and building equipment-related
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| Research Institution | Hiroshima Institute of Technology |
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Principal Investigator |
宋 城基 広島工業大学, 環境学部, 准教授 (70422813)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大和 義昭 呉工業高等専門学校, 建築学分野, 教授 (20450140)
木村 竜士 高知工業高等専門学校, ソーシャルデザイン工学科, 准教授 (90571810)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 着衣量 / AIプログラム / 熱画像 / AI / 空調制御 / リアルタイム |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は熱画像カメラで撮影した画像データから着衣量を非接触且つリアルタイムに測定するシステムの開発である．本研究は空調システムの省エネ・健康快適制御のために必要な課題へのAIでの対応を目指し，熱画像から人体および部位のAIによる認識・判別，様々な衣服・温熱環境条件下での着衣量と表面温度分布についての教師データの構築，判別結果と教師データからAIによる着衣量の推定を課題とする．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的を達成するための以下の4つの課題において、本年度は以下のように実施した。
A.「熱画像から人体部分を認識・抽出するプログラムの開発」においては、熱画像カメラの画像データから、人体以外のノイズを除き、人体の部分を認識できるプログラムの作成ができた。
B.「部位判別＋平均表面温度算出プログラムの開発」においては、表面温度分布からどこが背景と服と肌なのかを判断し、服と肌の平均表面温度の算出するプログラム開発ができた。
C.「着衣量と表面温度分布からなる教師データ構築」においては、半袖+半ズボン、半袖+長ズボンの衣服での人体の姿勢を含む一定の環境条件下での着衣量およびそのときの部位（服と肌）毎の表面温度を実験により測定し、そのデータから部位毎の表面温度と着衣量についての教師データを構築した。
D.「着衣量を推定するAIプログラムの開発」：上記AとBのAIプログラムを含み且つ上記Cの教師データで学習をさせ、入力された熱画像からリアルタイムに着衣量を推定する簡単なプログラムを作成した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の目的を達成するための4つの小課題において、やや遅れている課題や進んでいる課題があり、総合的に判断すると順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究の目的を達成するための4つの課題において、引き続き以下のように実施する。
A.「熱画像から人体部分を認識・抽出するプログラムの開発」においては、熱画像カメラの画像データから、人体以外のノイズを除き、高精度に人体の部分を認識・抽出するできるプログラムの開発を行う。
B.「部位判別＋平均表面温度算出プログラムの開発」においては、表面温度分布からどこが背景と服と肌なのかを判断し、背景も含めた服と肌の平均表面温度の算出するプログラム開発を行う。
C.「着衣量と表面温度分布からなる教師データ構築」においては、長袖+長ズボンなど厚着の衣服での人体の姿勢を含む異なる温熱環境条件下での着衣量およびそのときの部位（服と肌）毎の表面温度を実験により測定し、そのデータから部位毎の表面温度と着衣量についての教師データを構築する。
D.「着衣量を推定するAIプログラムの開発」：上記AとBのAIプログラムを含み且つ上記Cの教師データで学習をさせ、入力された熱画像からリアルタイムに着衣量を推定するプログラムを作成する。
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