| 研究課題/領域番号 |
17H01762
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
河口 信夫 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (10273286)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2019年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2018年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2017年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
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| キーワード | コンテキスト推定 / 行動認識 / 深層学習 / 歩行者自律測位 / 屋内測位 / 回転磁石マーカ / PDR / 行動推定 / 屋内位置推定 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，行動認識や屋内測位を統合的に行う枠組みを検討することを目的とし，特に深層学習の活用を目指した。PDR（歩行者自律測位）においては、End-to-Endで直接的に相対的位置変化を獲得する深層学習PDRを構築した．環境設置デバイスを活用した屋内コンテキスト推定では、BLE(BluetoothLowEnergy)の電波強度を用い、深層学習に基づくノイズ削減により屋内推定を行う手法を構築した。また、研究活動を通じて得られたデータを http://hub.hasc.jp を通じて世界に公開した。また、データ収集のための基盤システムとして、需給交換プラットフォームSynerexの構築を進めた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
屋内コンテキスト推定技術は，ユーザの行動意図を理解し，支援することが究極の目的と言える．本研究はその基盤技術の獲得を目指しており，「屋内コンテキスト推定」という新しい普遍的な研究分野の確立が期待でき，その社会適用範囲も非常に広い．また代表者はこれまですでに国際ワークショップ(HASCA2013-2020)，国際コンペティション(PDR Challenge)を実現しており，本研究により日本の「コンテキスト・アウェア」研究技術を世界に広めることができた。さらに、End-to-endの深層学習による成果や、開発された基盤システム Synerex は多様な活用可能性が期待できる。
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