2023 Fiscal Year Annual Research Report
Crowd Behavior Estimation Utilizing Sensing Information and Radio Propagation Characteristics
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18K11278
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| Research Institution | Sophia University |
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Principal Investigator |
小川 将克 上智大学, 理工学部, 教授 (90624411)
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2018-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | RSSI / CSI / 歩行者推定 / 口の形状 / 母音推定 / 乾燥度推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度の研究実績は，研究会・大会4件，特許出願1件であった．
2023年度は，群衆行動として，大学キャンパスの道路の通行者に着目した．Wi-Fi HaLowは920MHz帯を利用するため，既存の2.4GHz/5GHz/6GHzの無線LANに比べて，電波の到達距離が長い特性がある．道路を跨る形で送受信機を設置するよりも，道路を斜めに横断する形で送受信機を設置することで，送受信機間で構成されるエリアに含まれる通行者数が増えるため，通行者数の変化がRSSI特性に表れやすくなる．大学キャンパスでは，授業時間と休憩時間で通行者数が大きく異なり，その差分がRSSI特性に表れる．クラス分類したRSSI特性をデータセットとして学習させた結果，RSSI特性から高精度にクラスを推定できることを明らかにした．さらに，目視による通行者数とRSSI特性を用いた学習により，RSSI特性のみで通行者数を推定した結果，通行者数が多い場合において誤差が大きいが，通行者数が少ない場合は誤差が小さいことが明らかになった．
さらに，これまでの研究からCSIは口の形状の判断に利用できると考え，口の形の識別から母音の推定を行った．単語から抽出した母音をデータセットにして，同一単語の母音を推定すると高精度であった．しかし，データセットに含まれない単語で母音を推定すると精度が低いことが確認された．また，水分がCSIに影響を及ぼすと考え，土壌水分センサを用いて洗濯物の乾燥度を測定し，測定した乾燥度とCSIをデータセットとして学習させた結果，CSIにより乾燥度を高精度に推定できることを明らかにした．
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