匂いセンサシステムによる人の行動検知

カテゴリ: 部門大会

論文No: 16P2-P-26

グループ名: 【E】第39回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2022/11/07

タイトル(英語): Human behavior detection by odor sensor system

著者名: 于 沢平(九州大学), 葛 霊普(九州大学), 佐々 文洋(九州大学), 林 健司(九州大学)

著者名(英語): Zeping Yu(Kyushu University), Lingpu Ge(Kyushu University), Fumihiro Sassa(Kyushu University), Kenshi Hayashi(Kyushu University),

キーワード: 匂いセンサ|センサシステム|機器学習|k近傍法|行動検知|Odor sensor|sensor system|machine learning|k nearest neighbor method|behavior detection

要約(日本語): 本研究では、複数種類のにおいセンサ、ガスセンサを用いた搭載のにおいセンサシステムを用いた人の行動モニタリングを試みた。そして機械学習を用いてk近傍法モデルを構築し、ガスデータを用いて人間活動を予測した。

要約(英語): This paper addresses that we attempted to monitor human behavior using an onboard odor sensor system that uses multiple types of odor sensors and gas sensors. They then used machine learning to build a knn model and used gas data to predict human activity.

PDFファイルサイズ: 658 Kバイト