Ｗｉ－Ｆｉ電波を用いたデバイスフリーコンテキスト認識手法の開発

开发使用 Wi-Fi 无线电波的无设备上下文识别方法

• 批准号: 17J06602
• 负责人: 尾原 和也
• 金额: $ 1.6万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017-04-26 至 2020-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17J06602/
• 关键词: コンテキスト認識; イベント検知; Wi-Fiチャネル状態情報; モチーフ抽出; 深層学習

本年度は、Wi-Fi電波を用いた教師無し機械学習技術によるドアの開閉検知手法の研究を行い、これまでの成果を国内外の会議で発表した。本研究では環境内にWi-Fi電波の送信機と受信機を１台ずつ設置し、受信機で取得されるWi-Fi電波の伝搬情報であるチャネル状態情報(CSI)を用いてドアの開閉検知を行った。既存のドアの開閉検知手法として、各ドアにセンサを設置する手法やカメラを用いる手法が挙げられるが、これらの手法は多数のセンサを設置、管理する必要があることや、カメラ撮影によってプライバシーを侵害するという問題がある。本手法を用いることで既に部屋に置かれているWi-Fi機器を用いて、プライバシーに配慮したドアの開閉検知を実現できる。昨年度は、開閉のラベルが付与されたCSIデータをトレーニングデータとして、教師あり機械学習技術を用いて開閉状態を推定した。しかし、開閉ラベルを付与するのは大きな手間となる。そこで本年度はドアの開閉ラベルが付与されていないCSIデータをトレーニングデータとして用いて、ドアの開閉を検知する手法を提案した。ドアの開閉は一定の動きであるため、トレーニングデータから頻出する時系列パターンをドア開閉時の時系列パターン(モチーフ)として見つけ、開閉検知時にはモチーフとデータとの類似度を計算することで開閉検知を行う。 生のCSIはドアや他の物体、人等の動きで環境が変化すると値が大きく変わる。そこで提案手法では、まず環境内の移動物体の速度と受信機に対する方向にそれぞれ対応するドップラー効果と反射波の到来方向をCSIから推定し、一定の方向で頻出するドップラー効果の時系列パターンをモチーフとして抽出する。実際の環境において、カメラを用いて取得した真値により評価実験を行ったところ、提案手法は90%程度のドアの開閉検知精度を達成した。

在这个财政年度，我们在不教Wi-Fi无线电浪潮的情况下，使用机器学习技术进行了开放和关闭的开放和关闭方法进行研究，并在国内和海外会议上介绍了结果。在这项研究中，门是安装在环境中的，Wi-Fi无线电波传输的一个接收器安装了一个接收器，并使用通道状态信息（CSI）打开并关闭了门，这是WI-进行检测的FI无线电传播信息。现有的门打开和关闭检测方法包括在每个门中安装传感器的方法，以及一种使用相机的方法，但是需要安装这些方法并管理许多传感器，并且摄像机摄影是一个问题。侵权。通过使用这种方法，可以使用已经放置在房间中的Wi-Fi设备来实现所考虑的隐私门的开口和关闭。去年，估计具有开放和关闭标签标签的CSI数据是培训数据，并使用机械学习技术估算了开放和关闭状态。但是，给开头和关闭标签是一个很大的麻烦。因此，今年，我们提出了一种通过使用CSI数据来检测门开口和关闭的方法，而无需开放和关闭门作为训练数据。由于门的开口和关闭是一定的运动，因此在训练数据中经常出现的时间 - 系列模式是在打开和关闭门时以及打开和关闭检测时的时间 - 系列模式（主题），打开和关闭的选项是计算出图案和数据之间的相似性。 当环境因门，其他物体和人的运动而变化时，RAW CSI发生了很大的变化。因此，首先，在提出的方法中，多普勒效应的基序经常出现在恒定的方向上，估计了相应的多普勒效应和反射波的方向，在环境中的接收器方向上。在实际环境中，根据使用摄像机获得的真实值进行了评估实验，并且提案方法达到了大约90％的门的开口和关闭精度。

项目成果

Preliminary Investigation of Position Independent Gesture Recognition Using Wi-Fi CSI

• DOI: 10.1109/percomw.2018.8480253
• 发表时间: 2018-03
• 期刊: 2018 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops)
• 作者: Kazuya Ohara;T. Maekawa;S. Sigg;M. Youssef

Wi-Fiチャネル状態情報を用いた屋内日常物の状態推定手法

一种利用Wi-Fi信道状态信息估计日常室内物体状态的方法

• 发表时间: 2017
• 作者: Kazuya Ohara;Takuya Maekawa;Stephan Sigg;Moustafa Youssef;尾原和也，前川卓也，松下康之
• 通讯作者: 尾原和也，前川卓也，松下康之

Detecting State Changes of Indoor Everyday Objects using Wi-Fi Channel State Information

• DOI: 10.1145/3131898
• 发表时间: 2017-09
• 期刊: Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies
• 作者: Kazuya Ohara;T. Maekawa;Y. Matsushita

Easy-to-Install Methods for Indoor Context Recognition Using Wi-Fi Signals

• DOI: 10.1007/978-3-319-91131-1_9
• 发表时间: 2018-07
• 作者: Kazuya Ohara;T. Maekawa