2020年1月30-31日に、香川県琴平温泉で開催される電子情報通信学会SeMI研究会で下記の２件の発表を行います。冷蔵庫にiPadを貼るだけでスマート冷蔵庫化する研究の一部で，開閉音からどの扉が空いたかを当てるというものと，音響分析を用いた車両検知において低サンプリングレートでも検知可能であることを示したものです．
光来出 優大; 林 健太; 石田 繁巳; 荒川 豊; 福田 晃
冷蔵庫開閉音を用いた開閉扉の識別手法の提案と初期評価 Conference
電子情報通信学会SeMI研究会, vol. 119, no. 406, 2020, ISSN: 0913-5685.
@conference{mitsukude-semi-2020,
title = {冷蔵庫開閉音を用いた開閉扉の識別手法の提案と初期評価},
author = {光来出 優大 and 林 健太 and 石田 繁巳 and 荒川 豊 and 福田 晃},
url = {https://www.ieice.org/ken/paper/20200131d1UV/},
issn = { 0913-5685},
year = {2020},
date = {2020-01-23},
booktitle = {電子情報通信学会SeMI研究会},
volume = {119},
number = {406},
pages = {63-68},
abstract = {近年，センシング技術の発達により様々な場面でセンシングが可能となり，IoT化した製品も次々に開発されユーザが容易に自らの行動に伴う情報を得ることが可能となっている．生活行動認識における従来のユーザにセンサを装着する手法やカメラを用いる手法ではユーザの心的負担が大きいことが問題である．また，専用のデバイスや製品を新たに導入することはコストが高いといった問題もある．本稿では，食習慣のセンシングを目的として，冷蔵庫の扉に設置したタブレット端末に内蔵されたマイクロフォンを用いた，開閉扉の識別手法を提案する．冷蔵庫扉の開閉音には，扉の大きさやパッキン，レールの有無等によって扉ごとの特徴が現れる．このため扉開閉時のデータを解析して，開閉した扉を識別する．タブレット端末に内蔵されたマイクロフォンより得られたデータから抽出した特徴量を用いて機械学習により識別を行う．被験者4人に対して開閉扉の識別を行った結果，平均0.95という精度での識別が可能であることを確認した． },
keywords = {},
pubstate = {published},
tppubtype = {conference}
}
近年，センシング技術の発達により様々な場面でセンシングが可能となり，IoT化した製品も次々に開発されユーザが容易に自らの行動に伴う情報を得ることが可能となっている．生活行動認識における従来のユーザにセンサを装着する手法やカメラを用いる手法ではユーザの心的負担が大きいことが問題である．また，専用のデバイスや製品を新たに導入することはコストが高いといった問題もある．本稿では，食習慣のセンシングを目的として，冷蔵庫の扉に設置したタブレット端末に内蔵されたマイクロフォンを用いた，開閉扉の識別手法を提案する．冷蔵庫扉の開閉音には，扉の大きさやパッキン，レールの有無等によって扉ごとの特徴が現れる．このため扉開閉時のデータを解析して，開閉した扉を識別する．タブレット端末に内蔵されたマイクロフォンより得られたデータから抽出した特徴量を用いて機械学習により識別を行う．被験者4人に対して開閉扉の識別を行った結果，平均0.95という精度での識別が可能であることを確認した．
Billy Dawton; Shigemi Ishida; Yuki Hori; Masato Uchino; Yutaka Arakawa; Akira Fukuda
電子情報通信学会, vol. 119, no. 406, 2020, ISSN: 0913-5685.
@conference{billy-semi-2020,
title = {Initial Evaluation of a Compressive Measurement-Based Acoustic Vehicle Detection and Identification System},
author = {Billy Dawton and Shigemi Ishida and Yuki Hori and Masato Uchino and Yutaka Arakawa and Akira Fukuda},
url = {https://www.ieice.org/ken/paper/2020013141Ud/},
issn = { 0913-5685},
year = {2020},
date = {2020-01-23},
booktitle = {電子情報通信学会},
volume = {119},
number = {406},
pages = {69-74},
abstract = {As society becomes increasingly interconnected, the need for sophisticated signal processing and data analysis techniques becomes increasingly apparent, particularly in the field of Intelligent Transportation Systems (ITS) where various sensing applications generate data at an exponential rate. In this paper, we put a forward a compressive sensing-based system to extract information from passing vehicle sounds sampled at sub-Nyquist rates for Acoustic Vehicle Detection and Identification (AVDI) applications. The obtained compressive measurements are used to detect and identify passing vehicles. Initial evaluation is performed using data obtained from roads on a university campus and with a back-end ADC sample rate of 3kHz. },
keywords = {},
pubstate = {published},
tppubtype = {conference}
}
As society becomes increasingly interconnected, the need for sophisticated signal processing and data analysis techniques becomes increasingly apparent, particularly in the field of Intelligent Transportation Systems (ITS) where various sensing applications generate data at an exponential rate. In this paper, we put a forward a compressive sensing-based system to extract information from passing vehicle sounds sampled at sub-Nyquist rates for Acoustic Vehicle Detection and Identification (AVDI) applications. The obtained compressive measurements are used to detect and identify passing vehicles. Initial evaluation is performed using data obtained from roads on a university campus and with a back-end ADC sample rate of 3kHz.
