2022 Fiscal Year Annual Research Report
An Elderly Person Protection System Based on Dynamic Image Processing
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20K23333
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
孔 祥博 立命館大学, 理工学部, 助教 (20880404)
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| Project Period (FY) |
2020-09-11 – 2023-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン / パターン認識 / 高齢者 / 見守り |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、プライバシーを考慮する高齢者の見守りシステムを提案した。一人暮らしの高齢者は、筋力の低下や、歩行障害、視力の衰え、心疾患、脳血管疾患などの原因によって転倒し、発見が遅れると、命の危険もある。画像処理型の見守りシステムは、ウェアラブルデバイスを着用する必要がない、認識率が高いなどの利点がある。しかし、画像処理には、プライバシー侵害の恐れがある。従来、画像を綺麗に撮影し、人の姿勢を認識し、転倒を検出すると考えられてきた。本研究では、ユーザのプライバシーを考慮し、可視光画像ではなく、ぼやけて見える深度画像による高齢者の転倒検出を目的としている。
本研究は、[a]深度画像による高齢者の転倒検出アルゴリズムを開発した。深度画像では、距離情報が入っているため、3次元空間での人の関節座標を算出できる。関節の位置から転倒を検出する手法が開発されていたが、従来手法では、転倒と似ている動作（床に寝るなど）と転倒の分類は考慮していない。本研究では、従来の空間解析に加えて、時間解析も行ったため、上記の問題点を解決した。[b]IoT時代では、見守りシステムのアルゴリズムはエッジデバイスで実行することが一般的である。本研究ではエッジデバイスへの実装、消費電力、実行速度の評価も行った。[c]発展課題として、カラ画像から深度画像の生成も試した。深度画像による見守りは、プライバシーだけでなく、精度の面でも優位性を示した。一方、よく使われている深度カメラの測定距離が短く、さらに、コストも高いため、屋外での応用が難しい。本研究では、シミュレーション上で、屋外のカラ画像から深度画像を生成するアルゴリズムを提案し、最適化を行った。
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Research Products
(6 results)
