| 研究課題/領域番号 |
21K17735
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 麗澤大学 (2022-2023)
慶應義塾大学 (2021) |
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研究代表者 |
陳 寅 麗澤大学, 工学部, 准教授 (60773124)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2021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 | 情報ネットワーク / IoT / センシング / エッジコンピューティング / Urban Sensing / Mobile computing / Sensing system / garbage counting / object detection / automotive sensing / urban sensing / edge computing |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ゴミ収集動画を用い、物体検出及び追跡技術による、収集されたゴミ袋の数を自動的に計数する知的なセンシングシステムを開発し、藤沢市のゴミ清掃車に装着し実証実験を行う。細粒度的な都市ゴミのセンシングシステムが世界中の最初の試みとして、本研究は、a）提案されたシステムで精度と処理速度をに評価し、b）収集されたデータの応用性を調査し、c）新しい車両エッジ中心のコンピューティングパラダイムを検証する。
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| 研究成果の概要 |
この研究開発では、ごみ清掃車を利用して町のごみ排出量を効率的に収集・分析するシステムを作りました。具体的には以下のことを行いました。 1）清掃車に搭載可能なデバイスで、ごみ袋の数を自動で数えるアルゴリズムを開発しました。 2）このデバイスを複数の自治体に導入し、システムの効果を検証しました。 3）収集したデータを分析し、予測や収集地図を作成する基盤を構築しました。 4）学術論文を発表し、複数の自治体で実際に導入を進めました。
これにより、町のごみ管理を効率化する新しいシステムを実現しました。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術研究について、本研究は車の移動力、データとそれに設置したエッジデバイスを活かした高次元の生データ処理を実践したセンシングシステムの日本初の研究開発であり、関連分野の研究開発を大きく推進したと言える。
社会的意義としては、本研究開発は日本の都市部における排出量をより精度高く、かつより精緻に把握可能となり、地方自治体のエビデンスベースのごみ排出管理行政業務を大きく推進させる。又、得られたごみ排出量データは都市計画、廃棄物処理などの関連分野に学術的・実用的価値の高いデータを提供でき、その分野の発展ににつながる。
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