植物センサエージェントを用いた室内モニタリングシステム

Material type: 文書・図像類

Author: 南保, 英孝ほか

Publisher: -

Publication date: 2020-05-27

Material Format: Digital

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NDC: -

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Note (General)：: 金沢大学理工研究域電子情報通信学系本研究では、植物を用いた室内モニタリング手法の実現を目的としている。これまでの結果から、植物が人の動きを検知できる範囲が狭いという問題があった。そこで、本研究では、複数の植物を用いることを前提とし、室内に設置した各植物で推定を行い、結果を集約することでモニタリングを...

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Material Type: 文書・図像類
Title: 植物センサエージェントを用いた室内モニタリングシステム
Author/Editor: 南保, 英孝
Nambo, Hidetaka
Author Heading: 南保, 英孝
Nambo, Hidetaka
Publication Date: 2020-05-27
Publication Date (W3CDTF): 2020-05-27
Alternative Title: Indoor Monitoring System using Living Plants as Sensor Agents
Periodical title: 令和1(2019)年度科学研究費補助金基盤研究(C) 研究成果報告書 = 2019 Fiscal Year Final Research Report
No. or year of volume/issue: 2017-04-01 - 2020-03-31
Volume: 2017-04-01 - 2020-03-31
Pages: 7p.-
Text Language Code: jpn
Subject Heading: 室内モニタリング
IoT
植物センサ
高齢化社会
Clothing life
Dwelling life
Target Audience: 一般
Note (General): 金沢大学理工研究域電子情報通信学系
本研究では、植物を用いた室内モニタリング手法の実現を目的としている。これまでの結果から、植物が人の動きを検知できる範囲が狭いという問題があった。そこで、本研究では、複数の植物を用いることを前提とし、室内に設置した各植物で推定を行い、結果を集約することでモニタリングを行うアルゴリズムの検討を行った。検討の結果、推定モデルにはCNNが有効であり、また、人の動きを推定する際には、個々の植物で推定するよりも、測定したデータを集約し推定する方が良いことが分かった。しかし、集約することには、植物の増加や計算コストの問題があるため、個別で推定する利点もあるため、今後は精度向上などの改善が必要である。
In this study, we are focusing on the realize an indoor monitoring using plants. Previous results have shown that the area which plants can detect human movement is narrow. Therefore, in this study, we investigated an algorithm for monitoring by using multiple plants. Estimating each plant installed in the room, and aggregating the results.As a result of the study, it was found that CNN is effective as an estimation model and that it is better to estimate human movement by aggregating the measured data than by estimating individual plants. However, since aggregation has the disadvantage that it has problems on the increase of the number of plants or the computational cost. On the other hand, estimating individually has the advantage for such problems. However, it has the requirement to improve accuracy are needed in the future.
研究課題/領域番号:17K00783, 研究期間(年度):2017-04-01 - 2020-03-31
出典：「植物センサエージェントを用いた室内モニタリングシステム」研究成果報告書　課題番号17K00783（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所））（https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-17K00783/17K00783seika/)を加工して作成
DOI: 10.24517/00057906
Access Restrictions: 限定公開
Related Material: https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=30322118
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K00783/
https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-17K00783/17K00783seika/
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 金沢大学 : 金沢大学学術情報リポジトリKURA