| 著者 |
堀将大，木下雅之，山里敬也，岡田啓，藤井俊彰，鎌倉浩嗣，圓道知博，荒井伸太郎 |
| 題目 |
時間勾配を特徴量とした機械学習による可視光通信送信機検出 |
| 出典 |
電子情報通信学会技術研究報告, ASN2018-30, pp.85-90 |
| 要約 |
イメージセンサ可視光通信を高度道路交通システム（ITS）で利用することに着目する．この通信では，送信機としてLEDアレイ，受信機として高速イメージセンサを想定する．通信を達成するためには，高速イメージセンサで撮影した動画像中の送信機を検出することが不可欠である．先行研究では送信機は高い時間勾配と低い空間勾配を持つことを示し，これらの特徴量を用いた送信機検出手法を提案した．本稿では，時間勾配，空間勾配の大きさに加え，時間勾配の周期性に着目し，周波数成分を特徴量とする．それらの特徴量を機械学習した送信機検出手法を提案する． |
| Authors |
M. Hori, M. Kinoshita, T. Yamazato, H. Okada, T. Fujii, K. Kamakura, T. Yendo, S. Arai |
| Title |
Detection of Visible Light Communication Transmitter by Machine Learning using Time Gradient Feature |
| Authority |
IEICE Technical Report, ASN2018-30, pp.85-90 |
| Summary |
In this paper, we focus on an image sensor visible light communication (VLC) for Intelligent Transport System (ITS). In this system, the transmitter is an LED array, and the receiver is a high-speed image sensor. To receive VLC signals, it is necessary to specify the position of the LED array transmitter from captured images. Previous studies showed that the transmitter has high time gradient values and low spatial gradient values, and proposed a transmitter detection method using these features. In this paper, we focus on time gradient periodicity, and use frequency component in addition to time gradient value and spatial gradient value. Then, we propose a transmitter detection method by machine learning with these features. |
| 年月 |
2018年7月 |
| DOI/Handle |
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| 開催場所 |
函館 |
| 研究テーマ |
可視光通信／光無線通信
高度交通システム（ＩＴＳ）
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| 言語 |
日本語 |
| 原稿/プレゼン資料 |
 / 無し (ローカル限定) |
