2022 Fiscal Year Annual Research Report
空間類似性に基づくサイバーフィジカル空間認識知能データベース構築
Project/Area Number |
21K21287
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
天野 辰哉 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (40906898)
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Project Period (FY) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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Keywords | 空間センシング / LiDAR / 3次元点群 / デジタルツイン |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的である「人・モノ・空間の状況を扱える新しいデジタルツイン」構築に向け、複数の空間センシングにかかわる技術開発を進めた。2022年度には3次元測域センサ(LiDAR)から得られる点群情報からの高速な人検出および追跡手法を設計・提案した。従来の3次元点群による物体・人物追跡では、複数の検出対象セグメントが合成あるいは分裂することにより追跡が途絶えるという問題が生じていた。これに対して提案手法ではセグメントの合体・分裂状態判定をフレーム単位で実施し、カルマンフィルタにおける観測値を補正することでこれらの問題に対処し、高い精度での人物追跡を実現している。ただし、LiDARセンサによる人流や行動センシングにおいては、センサの計測範囲の限界とセンサ設置位置の制約のために生じる不可視領域の存在により、人物追跡が途絶える問題があった。
最終年度である2022年度では、本問題に対して、人物点群からの形状特徴量抽出と深層距離学習を組み合わせた人物再識別手法を提案し、これと空間内の移動パターンに基づく遷移尤度計算の組み合わせによって、複数の分散配置されたLiDARによる広域空間の人物センシングを可能にする技術を開発した。本研究成果についてモバイルコンピューティングに関する著名国際会議IEEE PerCom2023の本会議に採択されている(採択率17%)。またモノや空間の状況認識に向けて大規模に学習された視覚・言語融合モデルであるCLIPを用いたセンシングシステムの構築を進めた。提案技術および手法の評価・実験には2021年度に構築・稼働開始したキャンパスビルでのLiDARセンシングプラットフォームを活用した。
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Research Products
(3 results)