| 著者 |
柴田直樹，小林健太郎，ベンナイラシャドリア，岡田啓，片山正昭 |
| 題目 |
デジタルサイネージ・イメージセンサ可視光通信のための機械学習による物体検出を用いた信号復調手法に関する一検討 |
| 出典 |
電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会, D5-6 |
| 要約 |
デジタルサイネージの表示映像へデータ信号を重畳し，スマートフォンなどのイメージセンサの撮影画像からデータ信号を復調する可視光通信手法が先行研究で提案されている。この手法では、撮影映像からデジタルサイネージを検出、データ信号部を抽出した後に、復調を行っている。本研究は、機械学習による物体検出を応用することで送信源検出から復調までを一括で行うアルゴリズムを確立することを目的とする。今回は簡易的にモデル化した受信画像を用いて、データ信号のパターン数、受信画像内のデータ信号の位置を変えた画像を学習し、復調精度に及ぼす影響を調査する。 |
| Authors |
N. Shibata, K. Kobayashi, C. Ben Naila, H. Okada, M. Katayama |
| Title |
A study on signal demodulation using machine learning-based object detection for digital signage and image sensor-based visible light communication |
| Authority |
Tokai-Section Joint Conference on Electrical, Electronics, Information, and Related Engineering, D5-6 |
| Summary |
|
| 年月 |
2021年9月 |
| DOI/Handle |
|
| 開催場所 |
オンライン |
| 研究テーマ |
可視光通信／光無線通信
機械学習
|
| 言語 |
日本語 |
| 原稿/プレゼン資料 |
 /  (ローカル限定) |
