Indoor depth estimation based on ultrasound and deep learning

Research Project

Project/Area Number	23K11154
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
Research Institution	Tokyo University of Science
Principal Investigator	入江豪東京理科大学, 工学部情報工学科, 准教授 (20914831)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000) Fiscal Year 2023: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords	深度推定 / 深層学習 / 超音波
Outline of Research at the Start	本研究では、非可聴な超音波を用いて屋内の奥行（深度）を推定する超音波ベース深度推定を研究する。超音波は空気中で減衰・欠損しやすく、これが推定精度低下の要因となる。この問題に対し、減衰・欠損した周波数情報を推定しながら深度推定を行う新たな深層学習方式による解決を試みる。