| 著者 |
伊与田友貴, 小林健太郎, ベン ナイラ シャドリア, 岡田啓 |
| 題目 |
［招待講演］イメージセンサ可視光通信におけるCNNに基づく復調方式の標準画像に対する実験的性能評価 |
| 出典 |
電子情報通信学会技術研究報告, CS2024-30, pp.96-101 |
| 要約 |
デジタルサイネージとイメージセンサ間における可視光通信について検討する．
デジタルサイネージに表示する視覚情報を阻害しないようにデータ信号を変調して通信を行う技術の復調部分に着目し，
画像処理における機械学習を用いてイメージセンサの受信画像から送信データ信号を復調する方式を検討してきた．
著者らはこれまでに，受信画像に生じうるノイズ・ぼけ・位置ずれ・周囲セルからの周囲にシンボル間干渉を疑似的に再現したデータセットを学習した復調方式について，単色の背景画像を用いた通信実験による性能評価及び実際の撮影画像のパラメータをデータセットに反映させることによる性能向上を行ってきた．
今回，一般的に使用される背景画像を想定した標準画像を用いた通信実験を行い，提案手法の実験的性能評価を行う． |
| Authors |
Y. Iyoda, K. Kobayashi, C. Ben Naila, H. Okada |
| Title |
Experimental performance evaluation of a CNN-based demodulation method for standard images in image sensor-based visible light communication |
| Authority |
IEICE Technical Report, CS2024-30, pp.96-101 |
| Summary |
This study investigates visible light communication (VLC) between a digital signage and an image sensor, and focuses on the demodulation process, where data signals are modulated to avoid disturbing the visual content displayed on the digital signage. We have proposed a demodulation method that uses machine learning to demodulate the transmitted data signals from the received images captured by the image sensor. This method is trained on datasets that simulate various real-world challenges, including noise, blur, positional misalignment, and inter-symbol interference from surrounding data cells.
Previously, we evaluated the demodulation performance using communication experiments with monochromatic background images, and also improved the performance by incorporating real-image parameters from actually captured images into our dataset. In this paper, we extend our research by conducting communication experiments with standard images that represent common usage scenarios. These experiments are designed to evaluate the experimental performance of our proposed machine learning-based demodulation method under more realistic conditions. |
| 年月 |
2024年7月 |
| DOI/Handle |
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| 開催場所 |
対馬市交流センター 厳原地区公民館 大会議室 |
| 研究テーマ |
可視光通信／光無線通信
機械学習
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| 言語 |
日本語 |
| 原稿/プレゼン資料 |
 /  (ローカル限定) |
