2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of multi-sensing data analysis systems
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17K00309
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| Research Institution | Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies |
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Principal Investigator |
高野 茂 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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| Keywords | マルチセンシングデータ解析 / ウェーブレット解析 / 深層学習 / 画像認識 / スマートセンサ情報システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、個人や環境に適応するマルチセンシングデータ解析システムの開発を実施した。ICTを活用した持続可能な社会を構築するためには、実社会の様相をセンシングして、データを解析することが必要不可欠であるが、センサデータのセキュリティやプライバシーを考慮することが大変重要である。そこで、センシングデータから個人や環境の状況を判断するために、深層学習によるアプローチで構築されるDeep Lifting Waveletの学習理論を考案し、マルチセンシング環境が収集するヒトや環境に関する0次データを、より高次の状態を識別可能な1次データに変換する手法を提案する。これまで、小型デバイスにLifting Wavelet演算機構を導入し、プライバシーを考慮したデータ収集機構として実装した。提案手法では、センサが収集する0次データを、セキュリティやプライバシーを考慮した1次データに変換する機構として、Lifting Wavelet変換を導入し、得られた高周波成分を入力とする物体認識のための深層学習モデルを学習する。この深層学習モデルの認識精度を向上させるようにLifting Waveletの学習を繰り返し、最終的に物体認識精度を向上させる仕組みを実現する。
R3年度は、小型デバイスにLifting Wavelet演算機構を導入し、ウェーブレット変換に基づくコンパクトな深層学習モデルを実装した。提案手法は、一般物体認識の学習に十分かつプライバシーを考慮した訓練画像セットを生成することができる。提案手法は、車椅子検知モデルを学習するために必要なデータセットと共に、オープンデータとして公開を予定している。
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Research Products
(3 results)
