2021 Fiscal Year Research-status Report
Study on an intelligent sensing system for fine-grained data of urban garbage discharge
| Project/Area Number |
21K17735
|
|---|
| Research Institution | Keio University |
|---|
Principal Investigator |
陳 寅 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科(藤沢), 特任講師 (60773124)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | Urban Sensing / Mobile computing / Sensing system |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本年度ではゴミ排出量を収集できる車載センシングシステムの研究開発を実施した．
まず，車載センシングデバイスの開発を行なった．GPUを内蔵するNvidia Jetson小型の計算機をベースに，清掃車後部に装着されたカメラからのごみ収集動画を読み取って，画像処理機能ができた．又，車の電源に繋がり，エンジンの起動と停止によって，車載センシングデバイスの自動的に稼働する機能ができた．又，検出結果の無線送信と検証用動画をローカルに保存する機能を実装した．さらに，一台の車載デバイスを清掃車に取り付けて，一ヶ月間の稼働実験を行なった．
次は，深層学習を用いるゴミ袋の検出、追跡と計数によるゴミ袋の数を収集動画から自動的に数える、ゴミ排出量センシングするアルゴリズムの開発が予定通り、実現できた。また、清掃車の後部に取り付けたカメラで撮影したごみ収集動画を使って、センシングアルゴリズムの性能評価を行い、有効性を検証した。性能評価の結果として，ゴミ袋の検出精度が満たされた一方で、深層学習による物体追跡モジュールは予想により、計算量が大きく、高価版のJetson AGXでの実時間処理ができたが、廉価版のJetson nanoでの実時間処理ができないことがわかった。そのために，次年度の車載実験には、上級版Jetson AGXで実験システムを開発することにした。
また、本研究で開発した車載デバイスとセンシングアルゴリズムはバス乗客数センシングの研究開発にも応用できた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は、計画した車載デバイスの開発を達成した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
まず、上級版のJetson AGXで実装した車載デバイスを清掃車に装着し、ゴミ排出量センシング実験を準備する。その同時にセンシングアルゴリズムの改善を行い、実時間処理仕組みを開発していく。
|
| Causes of Carryover |
次年度使用額は次年度の部品購入費に充当する予定。
|
