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
@quantan
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
@gerry
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
@dang0
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
@lily
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。
摂取カロリーのリアルタイムモニタリングによる食べ過ぎアラート
@imar
イヤホンマイクによる咀嚼音のセンシングを行う。咀嚼音情報から食事内容と食事量を予測することで、摂取カロリーをリアルタイムモニタリングすることを目的とする。
センシングを用いたシカの頭数管理システム
@yossie
センシング技術とベイズ法を組み合わせることによるニホンジカの重要な生息域の特定するシステムを開発する。個体数密度推定を行うための手法の提案と2D画像処理を用い、シカから読み取れる特徴量の深層学習を行った。
ユーザー体験を向上させ、温泉温浴の運営をサポートするIoTシステム
@sandy
ウェアラブルおよびポータブルloTセンサーとデバイスを統合し、入浴中の健康、活動、環境指標を記録し、行動および環境要因を考慮して入浴活動をモニタリングする。
建築空間のシークエンスの視線分布と感情の分析
@zkosaka
建築空間における定量的な印象評価手法の確立を目指す。VR における歩行と現実空間に近い体験の研究を進めていく。