2022 Fiscal Year Annual Research Report
Estimation of Human Sleepiness based on Intelligent Spaces and Machine Learning
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20H04266
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| Research Institution | Chuo University |
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Principal Investigator |
橋本 秀紀 中央大学, 理工学部, 教授 (30183908)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田村 裕 中央大学, 理工学部, 教授 (60227288)
長津 裕己 岐阜工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (60804987)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 空間知能化 / 機械学習 / 眠気推定 / 生体情報 / 状態推定 / Wifi |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度として、これまで開発してきた生体情報取得システム（電極・カメラ・Wifi）の精緻化及びロバスト化を行い様々な条件下でのデータ取得を行った。眠気推定に関しては、各種機械学習の適用とその評価、深層学習の適用とその評価を行った。これらを空間知能化システムとして統合することを行い、運転環境シミュレータでの眠気推定実験を行った。また、家屋での睡眠段階推定などへの応用も検討した。
(1)空間知能化による眠気推定のための状態量の取得: 容量結合型電極では、衣服3枚の条件でロバストに計測できるシステムを実現した。また、体動除去を行うためにマイクロドップラセンサを用いたセンサフュージョンシステムを提案しその効果を確かめた。赤外カメラを用いたシステムでは、顔のオイラー角を導出し体動除去性能を向上させた。
(2) 眠気推定の方法論の検討: 主成分分析、非線形特徴抽出であるカーネル主成分分析、Autoencoder、不均衡データを考慮した深層学習などのさらなる検討を行った。眠気の推艇の評価にはDeepSleep Netなどのデータベースの活用と主観評価の取り込みを行い、より精緻な評価ができた。
(3) Wifiを用いた生体信号の取得： Wifiを用いたシステムでは、人の位置情報および心拍を推定し、血中酸素濃度(SPO2)の推定を行った。
(4)空間知能化システムとしての統合： 生体情報取得の電極・カメラ・Wifiを統合し機械学習を用いた眠気委推定を行う空間知能化を実現した。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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