電波発信源特定のためのLiDARとRGB-Dセンサデータに対する物体検知手法の開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-055

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Development of object detection method for LiDAR and RGB-D sensor data for the position identification of radio wave source

著者名: 井深真治（ブレインズ）,奥村篤（ブレインズ）,肥後明豪（ブレインズ）,冨永真司（ブレインズ）,堀内岳人（ブレインズ）

著者名(英語): Shinji Ibuka (Brains Corp.),Atsushi Okumura (Brains Corp.),Akihide Higo (Brains Corp.),Shinji Tominaga (Brains Corp.),Takehito Horiuchi (Brains Corp.)

キーワード: 物体検知|深層学習|スラム|位置特定|WiFi機器|object detection|deep learning|SLAM|position identification|WiFi device

要約(日本語): 筆者らは無線LANに代表される電波利用機器の空間的電波利用率向上を目的とした電波伝搬の空間的制御手法の開発を行なっている。本稿では，その実現に必要となる電波送信機器の位置特定手段として，LiDAR，RGB-Dセンサデータに対してAI物体検知技術を適用した手法を提案し，その実験的報告を行う。主にLiDARデータを使用して構成されたSLAMで得られた環境地図座標上で，検知端末の位置を特定する。AI物体検知には，RGB画像に対するM2Detおよび，3次元ポイントクラウドに対するVoteNetを併用し，それらの結果を比較検討した。

本誌掲載ページ: 96-98 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 672 Kバイト