2019 Fiscal Year Annual Research Report
Real-time activity recognition for animal logging based on mobile deep learning techniques
Publicly Offered Research
| Project Area | Systems Science of Bio-navigation |
|---|
| Project/Area Number |
19H04929
|
|---|
| Research Institution | The University of Electro-Communications |
|---|
Principal Investigator |
柳井 啓司 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20301179)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | 深層学習 / モバイル深層学習 / 小型デバイス |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，小型デバイス上での深層学習によるリアルタイム生物行動認識の実現のために，(1)動物一人称映像の認識の研究，(2)タスクとデバイスに適応した小型ネットワークの探索，(3)センサ情報と画像認識を併用したリアルタイム行動認識の実現, (4) (1)～(3)の手法を統合的に用いた小型IoT デバイス上での実装，を実施する．
特に2019年度は１年目は基礎的研究として(1) 動物一人称映像の認識の研究，(2)タスクとデバイスに適応した小型ネットワークの探索を行った．これらは独立して研究できるので，並行して実施した．
(1)では，レスキュー犬の一人称映像に対して，映像，音声に加えて，レスキュー犬が着用しているサイバースーツに搭載されている各種センサーの情報も統合して，動作認識を行う手法について研究を行った．静止画の情報，映像の動き，音声，センサーの４つの情報を統合し，従来を上回る認識精度を達成した．
(2)では，ネットワーク圧縮技術であるpruningによってネットワークパラメータを減らす実験，自動的に最適なネットワーク構成を探索する技術であるNeural Architecture Search(NAS)技術によって最適なネットワークを探索する実験を実施した．また，複数タスクを同時に１つのネットワークで学習するマルチドメイン学習に関する基礎的な研究，またIoTデバイス上で，実行のみならず簡単な学習を行うことによって，環境変化に応じて動的にネットワークを更新する実験も実施した．
|
| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
|
