• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

Wi-Fi電波を用いたデバイスフリーコンテキスト認識手法の開発

Research Project

Project/Area Number 17J06602
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeSingle-year Grants
Section国内
Research Field Information network
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

尾原 和也  大阪大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC1)

Project Period (FY) 2017-04-26 – 2020-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2018)
Budget Amount *help
¥2,500,000 (Direct Cost: ¥2,500,000)
Fiscal Year 2018: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2017: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Keywordsコンテキスト認識 / イベント検知 / Wi-Fiチャネル状態情報 / モチーフ抽出 / 深層学習
Outline of Annual Research Achievements

本年度は、Wi-Fi電波を用いた教師無し機械学習技術によるドアの開閉検知手法の研究を行い、これまでの成果を国内外の会議で発表した。本研究では環境内にWi-Fi電波の送信機と受信機を1台ずつ設置し、受信機で取得されるWi-Fi電波の伝搬情報であるチャネル状態情報(CSI)を用いてドアの開閉検知を行った。既存のドアの開閉検知手法として、各ドアにセンサを設置する手法やカメラを用いる手法が挙げられるが、これらの手法は多数のセンサを設置、管理する必要があることや、カメラ撮影によってプライバシーを侵害するという問題がある。本手法を用いることで既に部屋に置かれているWi-Fi機器を用いて、プライバシーに配慮したドアの開閉検知を実現できる。
昨年度は、開閉のラベルが付与されたCSIデータをトレーニングデータとして、教師あり機械学習技術を用いて開閉状態を推定した。しかし、開閉ラベルを付与するのは大きな手間となる。そこで本年度はドアの開閉ラベルが付与されていないCSIデータをトレーニングデータとして用いて、ドアの開閉を検知する手法を提案した。
ドアの開閉は一定の動きであるため、トレーニングデータから頻出する時系列パターンをドア開閉時の時系列パターン(モチーフ)として見つけ、開閉検知時にはモチーフとデータとの類似度を計算することで開閉検知を行う。 生のCSIはドアや他の物体、人等の動きで環境が変化すると値が大きく変わる。そこで提案手法では、まず環境内の移動物体の速度と受信機に対する方向にそれぞれ対応するドップラー効果と反射波の到来方向をCSIから推定し、一定の方向で頻出するドップラー効果の時系列パターンをモチーフとして抽出する。実際の環境において、カメラを用いて取得した真値により評価実験を行ったところ、提案手法は90%程度のドアの開閉検知精度を達成した。

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。

Report

(2 results)
  • 2018 Annual Research Report
  • 2017 Annual Research Report
  • Research Products

    (6 results)

All 2018 2017

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results)

  • [Journal Article] Detecting State Changes of Indoor Everyday Objects using Wi-Fi Channel State Information2017

    • Author(s)
      Ohara Kazuya、Maekawa Takuya、Matsushita Yasuyuki
    • Journal Title

      Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies

      Volume: 1 Issue: 3 Pages: 1-28

    • DOI

      10.1145/3131898

    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Easy-to-install Methods for Indoor Context Recognition Using Wi-Fi Signals2018

    • Author(s)
      Kazuya Ohara, Takuya Maekawa
    • Organizer
      Human-Computer Interaction International Conference 2018
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Wi-Fiチャネル状態情報を用いた 教師無し学習によるドアの開閉検知手法2018

    • Author(s)
      尾原 和也,前川 卓也,村上 友規,アベセカラ ヒランタ
    • Organizer
      第60回ユビキタスコンピューティング研究会
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] Preliminary Investigation of Position Independent Gesture Recognition Using Wi-Fi CSI2018

    • Author(s)
      Kazuya Ohara, Takuya Maekawa, Stephan Sigg, Moustafa Youssef
    • Organizer
      International Conference on Pervasive Computing and Communications 2018 Work in Progress
    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Wi-Fiチャネル状態情報を用いた屋内日常物の状態推定手法2017

    • Author(s)
      尾原和也,前川卓也,松下康之
    • Organizer
      第56回ユビキタスコンピューティング研究会
    • Related Report
      2017 Annual Research Report
  • [Presentation] Detecting State Changes of Indoor Everyday Objects using Wi-Fi Channel State Information2017

    • Author(s)
      Kazuya Ohara, Takuya Maekawa, Yasuyuki Matsushita
    • Organizer
      International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing 2017
    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2017-05-25   Modified: 2024-03-26  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi