| 研究課題/領域番号 |
20K12761
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90150:医療福祉工学関連
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| 研究機関 | 福岡工業大学 |
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研究代表者 |
佐竹 純二 福岡工業大学, 情報工学部, 准教授 (60392726)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 見守りシステム / 移動ロボット / 呼吸推定 / 機械学習 / 状態推定 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、一人暮らしの高齢者の増加に伴って孤独死や疾患の発見の遅れが問題になっており、見守りシステムの需要が高まっている。そこで、我々は天井カメラを用いて人物の転倒などの異常を検知し、移動ロボットが近づいて状態確認を行う見守りシステムを開発している。本研究では、実環境下で動作させた場合に発生する様々な課題に対応するため、機械学習や深層学習の技術を取り入れてその認識性能を向上させる。
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| 研究成果の概要 |
環境センサと移動ロボットを連携させて人物の状態確認を行う見守りシステムの開発を行った。天井カメラを用いて人物の転倒などの異常を検知し、移動ロボットが転倒人物に近づいて呼吸推定を行う。
特に本研究では、見守りシステムの認識性能を向上させるため、機械学習の技術を取り入れた。転倒人物の姿勢を正しく認識するため、画像ベースの機械学習であるCNNを用いて転倒姿勢を推定する方法を開発した。また、Kinectの距離画像を用いて人物の胸の動きを取得し、距離変動の波形を学習させ、正常な呼吸とそれ以外を判別する方法を開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では移動ロボットが人物に近づいて状態確認を行う見守りシステムの開発を行ってきた。ユーザがセンサを装着する方法ではないため、ユーザの負担が小さく、システムに未登録のユーザにも対応できる。また、ロボットが移動することで、従来の監視カメラなどでは計測できない詳細な情報を取得できる。さらに、環境センサと連携することで、移動ロボット単体よりも高度な観測を行える。
なお、本研究が対象とする計測技術は、特に福祉・介護の分野で重要な技術であり、見守りシステムが自動化できれば人員不足の問題などを解消できる。また、詳細な状態確認が可能になれば、より安心・安全な社会を実現することができる。
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