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J-GLOBAL ID：202202267427768140   整理番号：22A0959558

チャネル状態情報に基づく屋内環境のためのセンサフリー群衆計数フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Sensor-Free Crowd Counting Framework for Indoor Environments Based on Channel State Information

著者 (5件)： Liu Zhixin (School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, China) ,  Yuan Ruihe (School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, China) ,  Yuan Yazhou (School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, China) ,  Yang Yi (School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, China) ,  Guan Xinping (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 6  ページ： 6062-6071  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 特定地域の人々の数は,暖房換気と空調(HVAC)システム調整,消火救助,消費者サービス更新,および人員管理などの多くの側面で貴重な情報を提供することができる。人々を計数する従来の研究の多くは,データ処理および余分なセンシング装置の重負荷をもたらす分析に対して,すべての収集したデータを利用している。本論文では,非侵入型,低コストかつ正確な方法で既存のWiFiインフラストラクチャのみを利用するCSIベースセンサフリークラウド計数方式を提案した。他のシステムと異なり,最適結果を得る目的で,受信端における最良のデータを選択した。フレームワークは,環境中の異なる数の人々がWiFi信号に明確な影響を与えるという直感に基づいて提案する。まず,最良の実行データを処理し,ウェーブレットベースの雑音除去アルゴリズムで雑音除去した。次に,人々数とデータ変動の間の関係を描写できる4つの特徴を抽出し,解析した。最終的に,選択した特徴をラベル付けし,いくつかの機械学習アルゴリズムの入力として取り上げた。そして,複雑な人々計数問題を,特徴の抽出と訓練を通して分類問題に変換した。実験結果は,提案した容易で低コストのクラウド計数フレームワークの有効性を検証した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  消費者 ,  換気 ,  空気調和 ,  消火 ,  波束 ,  *屋内環境 ,  データ処理 ,  インフラストラクチャー ,  構成 ,  HVAC ,  学習アルゴリズム ,  雑音除去
準シソーラス用語： *チャネル状態情報 ,  WiFi , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： チャネル状態情報 ,  屋内環境 ,  計数 ,  フレームワーク