赤外線グリッドセンサを用いた深層学習での人の位置推定手法の検討

IPSJ

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本研究では，赤外線センサから得られた 2 次元温度情報を基にする CNN を用いた人の位置推定手法の検討を行う．深層学習を用いることによりマニュアル設計のアルゴリズムでは取り除かれてしまう場合のある入力される温度データの潜在的な特徴を学習できるため，推定精度の向上，対象に取る人数の増加，使用環境，推定対象による差異や人以外の熱源等ノイズに対してのロバスト性の向上などが期待される．本提案の検証として室内で取得した温度情報を基に提案手法と代表的な分類機により学習を行い，推定精度の比較を行った．結果，高い粒度での位置推定においては提案手法の方が高精度であることを確認できた．今後，学習モデルの改良を行い位置推定対象人数の増加,位置推定粒度の向上，様々な場所での検証を行っていく予定である．

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