| 研究課題/領域番号 |
15K18077
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
計測工学
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
阪本 卓也 兵庫県立大学, 工学研究科, 准教授 (30432412)
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| 研究協力者 |
Yarovoy Alexander
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | レーダ / 人体 / モニタリング / イメージング / ドップラ / 信号処理 / 計測工学 / アルゴリズム |
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| 研究成果の概要 |
本研究ではレーダによる人体モニタリング技術の開発を行った。まず、人体からの反射波を時間・距離・角度・速度の多次元空間で解析する手法を開発し、人体の運動を高精度に測定することに成功した。次に、可逆変換とキルヒホッフ積分を併用することで高速・高分解能イメージングを実現した。最後に、畳み込みニューラルネットワークを用いてレーダデータから対象者の運動種別の識別を行う手法を開発した。異常行動を含む運動種別の識別精度は約90%を達成した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
高齢社会で重要となる在宅医療を安全に実施するには運動人体の異常を自動検出する技術が欠かせない。従来、超広帯域レーダによるイメージングには多数のアンテナが必要であった。本研究では対象を人体に特化させ、人体の形状・運動を高精度・高分解能かつ高速に測定する手法を開発し、少数のアンテナのみを用いたモニタリングを実現する技術を開発した。機械学習により高齢者や患者の異常の検知を実現することは安全な在宅医療を実現する上で不可欠であり、開発技術の社会的意義は大きい。
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