[A-8] 信号処理

[A-8-10] レーダーセンサーデータを使用したCNNによるヒトの姿勢推定

^○平田大貴¹, 渡邉哲史¹, 真田明¹, 渡邉礼方², 山岡中² (1.岡山県工技セ, 2.エスタカヤ電子工業)

キーワード：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。