Behavior Modeling in School of Fishes Based on Multimodal and Small Data

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K19792
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60060:Information network-related
• Research Institution: Kindai University
• Principal Investigator: Otani Masayuki 近畿大学, 情報学部, 講師 (00782682)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: マルチモーダルデータ / スモールデータ / 群行動モデリング / 異常行動予測 / 屋内移動経路推定 / 環境刺激データ

Outline of Final Research Achievements

In this study, we aimed to propose a swarm behavior model of a school of fish using a limited number of sensors in the aquaculture field. Concretely, we addressed the problem of estimating human movement path using limited human sensors. The results are as follows. (1) We proposed a method for estimating human movement paths using only the data from human sensors, and succeeded to estimate plausible human movement paths using only the positions of sensors, the distances of influence of sensors, and output values obtained from sensors every second. (2) We proposed a method to calculate the true movement path of a person in the real world by using the positions of human sensors as reference points for the estimated position information output by the tracking camera. From these results, we made six domestic conference presentations and presented at the top international conference IEEE WF-IoT2022, and received an award at the latter.

Free Research Field

マルチエージェント

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で提案した人感センサのみを用いた屋内位置推定手法は、屋内位置推定手法の研究分野においては珍しい方法である。一般的な屋内位置推定手法は、WiFi電波のように三点測位で実施するものや、センサの数を増やしたメッシュ状環境を想定しているものが多く、本研究のように人の有無のみを出力する少量のセンサで実施する例はない。
しかし、本手法は、水産養殖に限らず、屋内位置推定を要する様々な現場に適用可能であり、適用範囲が広い。特に、人の有無のみを出力する市販のセンサを数台購入するだけで済むため、設置が容易であり、屋内位置推定の試験導入としても利用できるため、社会的に意義がある手法であると言える。