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J-GLOBAL ID：201902251829945059   整理番号：19A0872568

セルラ通信の電波センシングのための深層学習を用いた人々の群衆密度推定システム【JST・京大機械翻訳】

People Crowd Density Estimation System using Deep Learning for Radio Wave Sensing of Cellular Communication

著者 (2件)： Shibata Kyosuke (Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Yamamoto Hiroshi (College of Information Science and Engineering, Rtsumeikan University, Shiga, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICAIIC  ページ： 143-148  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,人々の流れの方向情報が様々な目的(例えばナビゲーション,避難)に非常に有用であるため,人々の流れ観測システムの研究開発が注目されている。しかし,観測システムの既存の研究は,主に人の流れを特定するためのカメラと画像解析技術を利用しているが,カメラの使用はプライバシー問題のために実際の分野では好ましくない。そこで,本研究では,人々の流れ観測のための新しい人々の密集密度観測システムを提案した。プライバシー問題を避けるために,提案したシステムはセルラ通信の電波の信号強度のみを測定する。さらに,携帯電話やスマートフォンを持つ多くの人の群衆密度を推定するために,いくつかの機械学習技術を利用することにより,測定結果を解析した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  スマートフォン ,  避難 ,  画像分析 ,  *セルラ通信 ,  *電波 ,  携帯電話 ,  プライバシー ,  機械学習技術 ,  信号強度 ,  *深層学習 ,  人流
準シソーラス用語： 人の流れ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： セルラ通信 ,  電波 ,  センシング ,  深層学習 ,  密度 ,  推定システム