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[IEICE-SRW202106] 屋外Wi-Fi CSIセンシング,屋外音響センシングの現状と課題 / State-of-the-Art and Challenges of Outdoor Wi-Fi CSI Sensing and Acoustic Sensing

[IEICE-SRW202106] 屋外Wi-Fi CSIセンシング,屋外音響センシングの現状と課題 / State-of-the-Art and Challenges of Outdoor Wi-Fi CSI Sensing and Acoustic Sensing

Presented in IEICE-SRW, Online, June 21, 2021

石田 繁巳
[招待講演] 屋外Wi-Fi CSIセンシング,屋外音響センシングの現状と課題
電子情報通信学会, 短距離無線通信研究会, SRW2021-10, Jun 2021

paper: https://www.ieice.org/ken/paper/20210621dCed/
pdf: https://pman0214.netlify.app/static/36132136591a15a797d84706300c82b1/ishida21-ieice_srw.pdf

Shigemi ISHIDA

June 24, 2021
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Transcript

  1. IEICE-SRW研究会 招待講演
    屋外Wi-Fi CSIセンシング,
    屋外⾳響センシングの
    現状と課題
    ⽯⽥ 繁⺒
    公⽴はこだて未来⼤学
    June 21, 2021

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  2. 本資料について
    n 2021年6⽉IEICE SRW研究会における発表
    資料の⼀部を割愛したものです
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    2

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  3. 本⽇のメインテーマ
    1. 屋外はつらいよ
    2. 教師データづくりはつらいよ
    →CSIセンシング(, ⾳響センシング)とともに
    9
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate

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  4. CSIセンシング
    10
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate

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  5. CSIセンシングの基本
    n Wi-Fi通信の伝搬路の変化でセンシング
    p センシング対象物の変化で回折, 反射などの
    状態が変化
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    11
    回折,反射して到達
    障害物の位置や⼤きさに
    よって回折,反射状態は
    変化

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  6. 伝搬路情報(CSI)の取得
    n Wi-Fi (IEEE 802.11a/g/n/ac)
    p 周波数がわずかに異なるサブキャリアを同時に送信
    → 各サブキャリアのチャネル応答を取得
    p 送信信号がどう歪んだか
    12
    ࡶԻn
    E[k]
    n
    R[k]
    E[k] R[k]
    H
    ௨৴࿏ʢνϟωϧʣ
    H
    送信
    信号
    受信
    信号
    CSI (Channel State Information)
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate
    Hl =
    2
    6
    6
    4
    h11 h12
    · · · h1j
    h21 h22
    · · · h2j
    · · · · · · · · · · · ·
    hi1 hi2
    · · · hij
    3
    7
    7
    5
    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    RXΞϯςφ਺
    TXΞϯςφ਺
    𝑅 𝑘 = 𝐻!
    𝐸 𝑘 + 𝑛
    𝑙: サブキャリア番号

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  7. CSIの取得⽅法
    n Linux 802.11n CSI Toolの利⽤が⼀般的
    p Intel Wireless Link 5300 NICが必須
    l 送受信機ともに搭載する必要あり
    p 500本近い論⽂で利⽤されている
    n 802.11acのCSI取得システムも提案されて
    いる[murakami+18] [murakami+19]
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    13
    [murakami+18] Wireless LAN-Based CSI Monitoring System for Object Detection, Electronics, vol.7, no.11.
    https://doi.org/10.3390/electronics7110290
    [murakami+19]無線LAN電波を活⽤した⿃獣検知システム, NTT技術ジャーナル, vol.31, no.4.
    https://www.ntt.co.jp/journal/1904/JN20190436_h.html

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  8. 機械学習によるセンシング
    n CSIデータ
    p データ数(次元)
    l 送信アンテナ数
    ×受信アンテナ数
    ×サブキャリア数
    p 情報
    l 振幅
    – どのくらい減衰したか
    l 位相
    – どのくらい変化したか
    → 特徴量を抽出して教師あり学習
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    14
    特徴量の例
    平均値(mean)
    標準偏差(std)
    最⼩値(min)
    最⼤値(max)
    第⼀四分位数(25%)
    中央値(50%=median)
    第三四分位数(75%)
    尖度(kurtosis)
    歪度(skewness)
    平均絶対偏差(mad)
    四分位範囲(iqr)
    ⼆乗平均平⽅根(rms)

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  9. 屋内⾏動認識[zhang+19]
    n 浴室内センシング
    p カメラが使えない!
    n センシング対象
    p 危機的状況を検出したい!
    l 転倒していないか
    l 呼吸しているか
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    15
    [zhang+19] Danger-Pose Detection System Using Commodity Wi-Fi for Bathroom Monitoring, Sensors, vol.19, no.4.
    https://doi.org/10.3390/s19040884
    CSI
    Illustration by Storyset

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  10. 転倒状態検知
    n 機械学習のためのデータ収集
    p シャワー : 119,324 samples
    p 浴槽に浸かる : 288,291 samples
    p 転倒状態(検知対象) : 21,572 samples
    p サンプリングレート : 20 samples/s
    n 結果
    p Precision ≃ 83.6% (低いと誤検知が多い)
    p Recall ≃ 96.2% (低いと未検知が多い)
    p F値 ≃ 89.5% (総合的な精度)
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    16

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  11. 呼吸数推定
    n 連続ウェーブレット変換(CWT)を⽤いて,
    時間領域と周波数領域を両⽅同時に分析
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    17
    連続的に⾒えているの
    で呼吸に関係してそう
    関係してなさそう

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  12. Neural Networkで呼吸数を推定
    n 振幅と周波数を学習
    n 平均エラー: 0.0073Hz
    p 0.44 呼吸/分 の誤差
    p 関連研究WiBreath [ravichandran+15] の誤差: 2.16 呼吸/分
    l
    CSIは未使⽤
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    18
    [ravichandran+15] WiBreathe: Estimating respiration rate using wireless signals in natural settings in the home,
    IEEE PerCom.
    𝑓[] =
    𝑓1,1
    ⋯ 𝑓1,2𝑘 + 1
    ⋮ ⋱ ⋮
    𝑓60,1
    ⋯ 𝑓60,2𝑘 + 1
    呼吸数
    shape: (60, 2k+1, timing)
    shape: (60, 2k+1)
    Convolve
    Full
    Connect
    Full
    Connect
    振幅
    周波数

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  13. 室内の⼈数推定[matsumoto+20]
    n 室内に何⼈いるか
    p 監視されたくない場所
    でも⼈数カウントしたい!
    n センシング対象
    p 研究室内にいる⼈間の数
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    19
    [matsumoto+20] 無線LANを⽤いたデバイスフリー室内混雑度推定の初期評価, IPSJ全国⼤会, 6W-07.
    CSI
    Illustration by Storyset

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  14. ⼈数推定実験
    n 九州⼤学伊都キャンパス内研究室
    p 約100m2
    p 被験者: 学⽣・教員 計16名
    p 正解データはカメラで取得
    n 送受信機を2組設置
    p CSIデータ取得時間: 9時間
    p 通信周期: 10Hz
    l 実際には衝突回避して遅延したり, パケットロスし
    たり
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    20

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  15. ⼈数推定結果
    n Random Forestによる
    p 4クラスの分類
    l 0⼈, 1~5⼈, 6~10⼈, 11⼈以上
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    21
    Precision Recall F値
    0⼈ 1.00 1.00 1.00
    1~5⼈ 0.912 0.912 0.912
    6~10⼈ 0.982 0.982 0.982
    ≥11⼈ 0.941 0.941 0.941

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  16. 阪⼤でも⼈数推定[mizutani+20]
    n スマホ-基地局間でCSIを取得し⼈数を推定
    p 従来は端末組の位置毎にモデル構築が必要
    n CSIの分散を利⽤することで, 位置毎の学習なしでも推定結果
    が安定
    [mizutani+20]モバイル端末のWi-Fiチャネル状態情報による⼈数推定⼿法の提案, 信学技報, SeMI2019-102.
    位置依存性の低い特徴量
    ガウス過程回帰を利用
    別の位置
    推定誤差
    推定誤差
    推定誤差
    実験環境
    既存
    提案
    学習データ収集位置
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate
    22

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  17. 屋内センシングは様々な関連研究
    n E-eyes [wang+14]
    p 屋内において伝搬路の変化で⼈間の⾏動を推定
    n ART [wei+15]
    p スピーカの振動をCSIで取得することで盗聴
    n Smokey [zheng+16]
    p NLOS (Non LOS) 環境で喫煙の動作を検出
    n SignFi [ma+18]
    p Wi-Fiの伝搬路変化で⼿話を認識
    23
    [wang+14] E-eyes: In-home device-free activity identification using fine-grained WiFi signatures, ACM MobiCom.
    [wei+15] Acoustic eavesdropping through wireless vibrometry, ACM MobiCom.
    [zheng+16] Smokey: Ubiquitous smoking detection with commercial WiFi infrastructures, IEEE INFOCOM.
    [ma+18] SignFi: sign language recognition using WiFi, ACM IMWUT.
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate

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  18. 屋外はつらいよ
    24
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate

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  19. [屋外] ⾞両検出[orihara+20]
    n 交通調査
    p どんな⾞両がどれくらい通過しているか
    p 従来⼿法: 超⾳波センサ, 地⾯埋め込みセンサ
    n センシング対象
    p ⾞両の通過
    p ⾞両区分
    l ⾃転⾞, バイク, 普通⾞, …
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    25
    [orihara+20] Wi-Fi信号を⽤いた⾃動⾞・⾃転⾞検出⼿法の設計と評価, IPSJ研究報告, vol.2020-ITS-80, no.3.
    CSI

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  20. 屋外のココがつらい(1)
    n 直接波の影響
    p ⾒通しがきく場合には他のパスは無視される
    l Wi-Fi APは⾒通しの良い場所にある
    26
    遮蔽されれば検出は簡単 受信信号はほぼ変化しない
    強い
    弱い
    理想 現実
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate

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  21. 屋外のココがつらい(2)
    n マルチパスが少ない
    p モノによる伝搬路変化が⼩さい
    → ⾞,⾃転⾞,⼈の区別が困難
    27
    屋内 サブキャリア毎にパスが異なる
    少しの環境変化で⼤きく変化
    サブキャリア毎の差はほぼ無い
    マルチパスは少しだけ変化
    屋外
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate

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  22. アイデア: 直接波除去
    n 逆フーリエ変換(IFFT)を⽤いて直接波成分
    を除去
    p CSIをIFFTしてチャネル時間応答(CIR:
    Channel Impulse Response)を取得
    p CIRの最初のピークを除去することで直接波
    を概ね除去
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    28

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  23. ⾞両検出システム概要
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    29

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  24. 評価
    n 九州⼤学内の道路
    p 端末⾼: 2m(脚⽴の上に設置)
    p 送受信機間距離: 15m
    p 通信間隔: 10ms
    n 正解データ
    p カメラで取得
    p 1台の⾞両が通過している
    区間でCSIサンプルを抽出
    l 156台(⾃転⾞:18, バイク:54,
    バス:22, 普通⾞:62)
    l none(⾞両がいない区間): 189区間
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    30
    送信機
    1
    Ξϯςφ਺
    受信機
    3
    検出範囲

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  25. ⾞両区分推定
    n 機械学習
    p Random Forest
    p 10分割交差検証×10回
    l ランダムにunder sampleし
    てバランス
    n 各ブロックの有効性を
    検証
    p 各ブロックの有無でF値
    を⽐較
    n 分類性能
    p F値: 84.2%
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    31
    処理 あり なし
    直接波成分除去 0.835 0.813
    位相補正 0.835 0.807
    特徴量抽出 0.835 0.374
    重要な特徴量
    のみ抽出
    0.842 0.835
    真値
    推定値

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  26. [屋外] ⼈間位置推定[ishida+21a]
    n ⼈間検出
    p ⼈間がどこにいるか
    n センシング対象
    p ⼈間の有無
    p ⼈間の位置
    p 可能なら複数⼈を
    対象として…
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    32
    [ishida+21a] IEEE 802.11ac-Based Outdoor Device-Free Human Localization, Sensors and Materials, vol.33, no.1.
    https://doi.org/10.18494/SAM.2021.2987
    CSI
    Illustration by Storyset

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  27. アイデア: たくさん集める
    n 複数の受信機でCSIを収集
    p CSIの影響は場所によって異なる
    p 影響が出やすい場所
    のデータのみに着⽬
    してセンシング
    → データを⼤量に集め
    ることで実現
    p 802.11acの圧縮CSIを
    使ったため, ひと⼯夫
    を⼊れている
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    33

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  28. 九州⼤学キャンパス内 評価実験
    n LOS (Line-of-Sight)
    p CSI測定: 4箇所
    p 36m2×9エリア
    p ⼈のいるエリアを
    推定
    n NLOS (Non LOS)
    p CSI測定: 4箇所
    p 約30m2×11エリア
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    34
    WLAN AP
    CSI Measuring
    Stations
    CSI Monitoring
    Station
    1 4 7
    2 5 8
    3 6 9
    CSI Measuring
    Station STA1
    WLAN AP CSI
    Monitoring
    Station
    30m
    6m
    6m
    Label 0:
    no human
    30m
    CSI Measuring
    Station STA3
    CSI Measuring
    Station STA2
    4.6m
    4.6m
    5.9m 7.0m 6.9m 6.9m 7.0m 2.3m
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    STA2
    CSI Measuring
    Station STA1
    WLAN AP
    CSI Monitoring
    Station
    Label 0:
    no human
    STA4
    STA3
    Wall
    Pillar

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  29. ⼈間位置推定
    n 機械学習
    p Random Forest, SVM, XGBoost, DNN [wang+19]
    p 5分割交差検証×10回
    n 分類性能
    p LOS : 99.02%
    p NLOS : 98.74%
    → ⼤量のデータを集めれば屋外でも⾼精度なセン
    ングを実現できる
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    35
    [wang+19] Joint Activity Recognition and Indoor Localization With WiFi Fingerprints, IEEE Access, vol.7.
    https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2923743
    分類器 LOS環境 NLOS環境
    Random Forest 93.51 92.65
    SVM 99.02 96.02
    XGBoost 97.86 97.70
    DNN [wang+19] 99.00 98.74
    エリア推定の平均精度

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  30. 課題: 環境変化に弱い
    n 環境が変化するとCSIが変化
    p 環境変化すると精度が著しく低下
    p 数⽇単位で使うだけで精度が低下していく
    n CSIだけで完結したシステムの構築
    p 環境変化も含めたデータを使った学習
    または
    p 環境変化に追随して再学習
    →他のアプローチを併⽤して半⾃動的に学
    習する必要があるのでは?
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    36

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  31. ⾳響センシング
    37
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate

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  32. マイクによる⾞両検出[uchino+20]
    n ⾳の到来⽅向の変化で⾞を検出
    p 歩道にステレオ
    マイクを設置
    p ⾳の到達時間差
    の変化に基づい
    て⾞両を検出
    n ⽚側2⾞線道路
    で実験
    p F値: 0.83
    38
    [uchino+20] Initial Design of Two-Stage Acoustic Vehicle Detection System for High Traffic Roads, PerVehicle, IEEE
    PerCom Workshop. https://doi.org/10.1109/PerComWorkshops48775.2020.9156248
    D/2
    M1
    M2
    x
    O
    d2
    d1
    D/2
    L
    ౸དྷํ޲ͷมԽΛఆࣜԽ
    D/2
    L
    x
    AAAB6nicZVDLSgNBEOyNr7i+oh69DIZATmFXBD0GvHhMwDzALGF20psMmZ1dZmbFsOQLvIkexKuf5MW/cfJATFLQUFR1090VpoJr43k/TmFre2d3r7jvHhweHZ+UTs/aOskUwxZLRKK6IdUouMSW4UZgN1VI41BgJxzfzfzOEyrNE/lgJikGMR1KHnFGjZWaz/1S2at5c5BN4i9JGZZo9EvfvUHCshilYYJq/eh7qQlyqgxnAqdupZdpTCkb0yE+WippjDrI55dOScUqAxIlypY0ZK66/yZyGms9iUPbGVMz0uveTPzzVleZ6DbIuUwzg5ItNkWZICYhs7/JgCtkRkwsoUxxey1hI6ooMzYd18bgrz+9SdpXNd+r+c3rcr26DKQIF3AJVfDhBupwDw1oAQOEF3iDd0c4r86H87loLTjLmXNYgfP1C8JajTg=
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    AAAB6nicZVDLSgNBEOyNr7i+oh69DIZATmFXBD0GvHhMwDzALGF20psMmZ1dZmbFsOQLvIkexKuf5MW/cfJATFLQUFR1090VpoJr43k/TmFre2d3r7jvHhweHZ+UTs/aOskUwxZLRKK6IdUouMSW4UZgN1VI41BgJxzfzfzOEyrNE/lgJikGMR1KHnFGjZWaz/1S2at5c5BN4i9JGZZo9EvfvUHCshilYYJq/eh7qQlyqgxnAqdupZdpTCkb0yE+WippjDrI55dOScUqAxIlypY0ZK66/yZyGms9iUPbGVMz0uveTPzzVleZ6DbIuUwzg5ItNkWZICYhs7/JgCtkRkwsoUxxey1hI6ooMzYd18bgrz+9SdpXNd+r+c3rcr26DKQIF3AJVfDhBupwDw1oAQOEF3iDd0c4r86H87loLTjLmXNYgfP1C8JajTg=
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    AAAB6nicZVDLSgNBEOyNr7i+oh69DIZATmFXBD0GvHhMwDzALGF20psMmZ1dZmbFsOQLvIkexKuf5MW/cfJATFLQUFR1090VpoJr43k/TmFre2d3r7jvHhweHZ+UTs/aOskUwxZLRKK6IdUouMSW4UZgN1VI41BgJxzfzfzOEyrNE/lgJikGMR1KHnFGjZWaz/1S2at5c5BN4i9JGZZo9EvfvUHCshilYYJq/eh7qQlyqgxnAqdupZdpTCkb0yE+WippjDrI55dOScUqAxIlypY0ZK66/yZyGms9iUPbGVMz0uveTPzzVleZ6DbIuUwzg5ItNkWZICYhs7/JgCtkRkwsoUxxey1hI6ooMzYd18bgrz+9SdpXNd+r+c3rcr26DKQIF3AJVfDhBupwDw1oAQOEF3iDd0c4r86H87loLTjLmXNYgfP1C8JajTg=
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    AAAB6nicZVDLSgNBEOyNr7i+oh69DIZATmFXBD0GvHhMwDzALGF20psMmZ1dZmbFsOQLvIkexKuf5MW/cfJATFLQUFR1090VpoJr43k/TmFre2d3r7jvHhweHZ+UTs/aOskUwxZLRKK6IdUouMSW4UZgN1VI41BgJxzfzfzOEyrNE/lgJikGMR1KHnFGjZWaz/1S2at5c5BN4i9JGZZo9EvfvUHCshilYYJq/eh7qQlyqgxnAqdupZdpTCkb0yE+WippjDrI55dOScUqAxIlypY0ZK66/yZyGms9iUPbGVMz0uveTPzzVleZ6DbIuUwzg5ItNkWZICYhs7/JgCtkRkwsoUxxey1hI6ooMzYd18bgrz+9SdpXNd+r+c3rcr26DKQIF3AJVfDhBupwDw1oAQOEF3iDd0c4r86H87loLTjLmXNYgfP1C8JajTg=
    d1 =
    s✓
    x +
    D
    2
    ◆2
    + L2
    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
    M1
    Vehicle
    O
    Time t
    Sound delay Δt
    ϩόετਪఆʹΑΔ
    ϑΟοςΟϯά
    Sound
    Mapper
    Vehicle
    Detector
    M
    2
    M
    1
    Sound Retriever
    LPFs
    Out
    Sound Map
    2441 2442 2443 2444 2445 2446
    Time [s]
    −1.5
    −1.0
    −0.5
    0.0
    0.5
    1.0
    1.5
    Sound Delay [ms]
    ֶ

    F஋0.83Ͱਐߦํ޲Λࣝผ͠ͳ͕Βं྆Λݕग़
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate

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  33. ⾞両区分の推定[dawton+20a]
    n ⾞両のいる⽅向の⾳を強調しながら解析
    p ⾞両の⾳を教師あり
    学習で分類
    l バイク, 普通⾞, バス
    などを判定
    n 九⼤内道路で評価
    p 平均精度: 95.01%
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    39
    [dawton+20a] Initial Evaluation of Vehicle Type Identification using Roadside Stereo Microphones, IEEE SAS.
    https://doi.org/10.1109/SAS48726.2020.9220076
    Vehicle Sound
    t
    t
    t
    t
    Left
    Right
    Vehicle sound arrives at slight
    different time depending on
    vehicle location
    Compensate the time
    difference
    Emphasized
    Sound
    ∆t ∆t

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  34. 低周波でデータ処理[dawton+20b]
    n サブナイキスト周波数で⾞両区分を推定
    p 圧縮センシング技術を応⽤して特徴量抽出
    n 九⼤内道路で評価
    p 平均精度: 86.2%@3kHzサンプリング
    p Filter-lessにする⼿法を
    検討中
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    40
    [dawton+20b] Proposal for a Compressive Measurement-Based Acoustic Vehicle Detection and Identification
    System, IEEE VTC2020-Fall. https://doi.org/10.1109/VTC2020-Fall49728.2020.9348569
    ⾞両⾛⾏⾳のスペク
    トログラム(⾞両区
    分判定には10kHz程
    度の帯域幅が必要)

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  35. 教師データづくりはつらいよ
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate
    41

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  36. 学習ベースセンシング技術の課題
    n センシングは教師あり学習
    p 教師データ(ラベル付きデータ)が必須
    n 教師データは⼿動でラベル付け
    p ⼿動でない場合はノイズにより精度が低下
    n 例
    p CSI屋外⾞両区分推定
    l 約4000サンプル@⾞両区分×5
    p CSI屋外⼈間位置推定
    l 約6000サンプル×観測端末4台@エリア×9または11
    p ⾳響⾞両センシング
    l 4⾞線道路, 60分間録⾳, 合計609台, ⼿動でラベル付け
    (めっちゃ時間かかりました!)
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    42

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  37. 教師データなしで
    センシングできないか?
    43
    あるいは
    環境などに依存せずに使える教師データのみで
    センシングできないか?
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate

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  38. マイクによる⾞両検出[uchino+20]
    n ⾳の到来⽅向の変化で⾞を検出
    p 歩道にステレオ
    マイクを設置
    p ⾳の到達時間差
    の変化に基づい
    て⾞両を検出
    n ⽚側2⾞線道路
    で実験
    p F値: 0.83
    44
    [uchino+20] Initial Design of Two-Stage Acoustic Vehicle Detection System for High Traffic Roads, PerVehicle, IEEE
    PerCom Workshop. https://doi.org/10.1109/PerComWorkshops48775.2020.9156248
    D/2
    M1
    M2
    x
    O
    d2
    d1
    D/2
    L
    ౸དྷํ޲ͷมԽΛఆࣜԽ
    D/2
    L
    x
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    d1 =
    s✓
    x +
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    + L2
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    M1
    Vehicle
    O
    Time t
    Sound delay Δt
    ϩόετਪఆʹΑΔ
    ϑΟοςΟϯά
    Sound
    Mapper
    Vehicle
    Detector
    M
    2
    M
    1
    Sound Retriever
    LPFs
    Out
    Sound Map
    2441 2442 2443 2444 2445 2446
    Time [s]
    −1.5
    −1.0
    −0.5
    0.0
    0.5
    1.0
    1.5
    Sound Delay [ms]
    ֶ

    F஋0.83Ͱਐߦํ޲Λࣝผ͠ͳ͕Βं྆Λݕग़
    再掲
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate

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  39. 列⾞乗⾞位置推定[hori+20]
    n 磁励⾳の変化に着⽬して, ユーザの前に何
    両⽬が停⾞したかを推定
    n 鉄道駅で磁励⾳を収集
    p 何両⽬の前であるかを推定
    p 正解率: 78%
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    45
    [hori+20]主電動機磁励⾳を⽤いた鉄道乗⾞位置推定⼿法の設計と評価, IPSJ研究報告, vol.2020-ITS-80, no.1.
    ここで停⾞ ここで停⾞

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  40. 部屋の間取り推定[ishida+21b]
    n スマートスピーカなどのVUI (Voice User Interface)
    p どちらの⽅向に部屋があるかを推定
    l
    ⾳の到来⽅向から教師なし学習
    p 各部屋の種類
    を推定
    l
    ⼀般的な⾏動⾳
    から教師あり学習
    n 九⼤内の住宅模擬環境で
    評価実験
    p 部屋⽅向正解率 : 85.0%
    p 部屋種別推定精度 : 47.4%
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    46
    [ishida+21b]スマートスピーカを⽤いた間取り推定⼿法の初期的評価, IPSJ DICOMO (will appear)
    スマートスピーカ



    音の到来方向情報
    部屋毎に異なる到来方向情報から
    部屋を分類・推定

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  41. まとめ
    47
    June 21, 2021 Ishida Lab, Future University Hakodate

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  42. まとめ
    n CSIを使ったセンシング
    p 浴室内センシング, 混雑度センシング
    p ⾞両センシング, ⼈センシング →屋外はつらいよ
    n ⾳を使ったセンシング
    p ⾞両検出, 電⾞乗⾞位置推定, 部屋の間取り推定
    → 教師データを使わない⼿法を模索中
    n 連絡先
    p メール : [email protected]
    p Web : https://pman0214.netlify.app/
    Ishida Lab, Future University Hakodate
    June 21, 2021
    48

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  43. © 2021 Shigemi ISHIDA, distributed under CC BY-NC 4.0

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