| 研究課題/領域番号 |
20K23333
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
孔 祥博 立命館大学, 理工学部, 助教 (20880404)
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| 研究期間 (年度) |
2020-09-11 – 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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 画像処理 / 高齢者の見守り / コンピュータビジョン / パターン認識 / 高齢者 / 見守り / IoT / 高齢者の転倒検出 / 低消費電力 / 深層学習 / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
一人暮らしの高齢者は、筋力の低下や、歩行障害、視力の衰え、心疾患、脳血管疾患などの原因によって転倒し、発見が遅れると、命の危険もある。従って、転倒などの危険を自動的に検出し、助けを求めるシステムが必要とされている。画像処理型の見守りシステムは、ウェアラブルデバイスを着用する必要がない、認識率が高いなどの利点がある。しかし、画像処理には、プライバシー侵害の恐れがある。従来、画像を綺麗に撮影し、人の姿勢を認識し、転倒を検出すると考えられてきた。本研究は、ぼやけた画像で人の姿勢を認識し、転倒を検出する。これにより、認識率とプライバシー保護を両立させた。
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| 研究成果の概要 |
一人暮らしの高齢者は、病気などの原因によって転倒し、発見が遅れると、命の危険もある。本研究では、転倒検出に焦点を当て、高齢者の見守りシステムを提案した。従来の可視光画像に基づく見守りシステムでは、プライバシ問題がある。本研究では、ぼやけて見える深度画像による高齢者の転倒検出を行った。深度画像から関節の３Ｄ座標を検出し、姿勢を認識するのが一般的である。深度画像に基づく見守りシステムでは、コストが高い。本研究では、可視光画像から深度画像を推定する技術を提案し、見守りシステムのプライバシ問題を一定程度解決した。また、画像処理のアルゴリズムのエッジデバイスへの実装、高速、低消費電力化の研究も行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
一人暮らしの高齢者は、筋力の低下や、歩行障害、視力の衰え、心疾患、脳血管疾患などの原因によって転倒し、発見が遅れると、命の危険もある。画像処理型の見守りシステムは、ウェアラブルデバイスを着用する必要がない、認識率が高いなどの利点がある。しかし、画像処理には、プライバシ侵害の恐れがある。本研究では、ぼやけて見える深度画像に基づく高齢者の見守りシステムを提案し、従来研究のプライバシ問題を一定程度解決した。また、本研究で提案した深度推定技術は、屋内・屋外の転倒検出だけでなく、他の研究分野でも期待できる。
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