新しいセンシング技術と技術融合

収集不可なデータ→収集可能なデータ

センシングシステムの基盤技術

安心、安全、安価な基盤技術の研究

開発したシステムの社会実装

現実社会に実装し、社会生産率の向上

研究プロジェクト & 研究テーマ

DeepCounter:深層学習を用いた細粒度なゴミ排出量データ収集

DeepCounterは清掃車に搭載され、清掃車の後方動画に深層学習による物体検出技術を適用することで、清掃車が回収作業をしながらリアルタイムに回収したゴミ袋の個数を推定するセンシングシステムである。

深層学習と二酸化炭素センサに基づくバス車内の混雑度検知

深層学習に基づく混雑度の検知では、物体認識と物体トラッキングにより、乗降人数を計算する。CO2センサに基づく方法では、車内環境による濃度変化値と乗客数に対応するモデルを機械学習でトレーニングすることで、CO2計測データから車内の混雑度を予測する。

QRコードを用いた静的空間におけるセンサ設置条件の自動設定

センサから得られた事実を反映する空間モデルを作製し、それをベースにしたシステムを作ることで、センサから得られる事実と意味の分離を図りたい、センサの設置状況を自動検出するために、QRコードを用いた位置の検出、三軸加速度センサを用いたカメラ角度の半自動設定を行うシステムを作成する。

子ども食堂の食材不足を解決するためのマッチングシステム

食材費を含む運営費などの確保に苦戦する子ども食堂は多い。食堂側が今どんな食材を必要としているのかをリアルタイムで発信することができるシステムで食材を寄付できる人がすぐに食堂に届ける。

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