[A-8-10] Human Pose Estimation by CNN trained on Radar Sensor Data
Keywords:畳み込みニューラルネットワーク、レーダーセンサー、姿勢推定
本研究では、FMCW方式24GHzレーダーから取得したデータを用いて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によりヒトの姿勢を推定する検討を行った。レーダーからは反射強度のデータを取得して2次元のヒートマップ画像に変換し、CNNによる学習・推定に使用した。ヒートマップ画像には、前処理として、データ平均化→グレースケール変換→背景削除を適用した。CNNモデルは、上部レーダー画像と下部レーダー画像から別々に特徴抽出を行うため、ネットワークを並列に並べて入力を分けたものを使用した。最終的には、異なる環境にレーダーを設置して姿勢推定することを目標としているため、屋内・屋外の2種類の環境でデータを取得して、推定精度の計測を行った。
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