研究者業績

熊澤 宏之

クマザワ ヒロユキ  (Hiroyuki Kumazawa)

基本情報

所属
大阪産業大学 工学部電気電子情報工学科 教授
学位
Ph. D(Osaka University)
博士(工学)(大阪大学)

研究者番号
00592320
J-GLOBAL ID
201201002457971962
researchmap会員ID
7000000890

学歴

 1

論文

 10
  • 濱田 悠司, 澤 良次, 後藤 幸夫, 熊澤 宏之
    電気学会論文誌C 130(3) 468-475 2010年3月  査読有り
    In ad-hoc network such as inter-vehicle communication (IVC) system, safety applications that vehicles broadcast the information such as car velocity, position and so on periodically are considered. In these applications, if there are many vehicles broadcast data in a communication area, congestion incurs a problem decreasing communication reliability. We propose autonomous distributed transmit power control method to keep high communication reliability. In this method, each vehicle controls its transmit power using feed back control. Furthermore, we design a communication protocol to realize the proposed method, and we evaluate the effectiveness of proposed method using computer simulation.
  • 伊川雅彦, 五十嵐雄治, 後藤幸夫, 熊澤宏之, 津田喜秋, 森田茂樹
    情報処理学会論文誌 50(1) 42-50 2009年1月  査読有り
    ITS(Intelligent Transport Systems)とは,先進の情報通信技術を用いて道路·車·人が一体となったシステムを実現することにより,道路交通の安全性,輸送効率,快適性の向上などを目指したシステムである.このITS専用の路車間通信としてDSRC(Dedicated Short Range Communication)がある.本稿では,このDSRCの応用技術として,高速移動する車に対して車両位置に特化した情報提供を行うプッシュ型情報配信アプリケーションについて,そのアーキテクチャとプロトコルについて述べる.また,提案するプロトコルを実際のDSRC路側機と車載器に実装し,通信試験を行うことで,走行車両への通信量の検討と,様々な車載システムへの適用可能性を確認した結果について述べる.DSRC (Dedicated Short Range Communication) is an expected and potential wireless communication medium for ITS applications. Location based information push services for driving vehicle, such as safety information, road traffic conditions and so on, are key application of DSRC. In this paper, we have proposed architecture and the application protocol for these services. And we report its performance and availability for various services through experiments with real DSRC RSU (Road Side Unit) and OBU (On Board Unit).
  • 西馬功泰, 後藤幸夫, 熊澤宏之, 駒谷喜代俊
    計測自動制御学会論文集829—836 42(7) 829-836 2006年7月  査読有り
    We propose a general prediction method based on the efficient computation and online update of the Singular Value Decomposition (SVD) of historical data. The SVD is fundamental to many data modeling algorithms, but the traditional methods for computing it require large computational costs. By adopting a fast sequential SVD updating scheme, the tasks of prediction, imputation of missing values, and model updating can be performed very quickly. In this paper, an application of our method to route travel time prediction is described. Using real travel time data from short sections (links) on expressway, we evaluated prediction performance of travel time on longer section (route) including the links. Experimental comparisons with several statistical machine learning methods suggest that our linear prediction method can achieve similar prediction performance (prediction error) to other nonlinear methods at less computaional cost.
  • 伊川雅彦, 後藤幸夫, 熊澤宏之, 津田喜秋, 岡賢一郎
    電子情報通信学会論文誌 J88-A(2) 218-227 2005年2月  査読有り
  • D Nikovski, N Nishiuma, Y Goto, H Kumazawa
    2005 IEEE INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS CONFERENCE (ITSC) 1074-1079 2005年  査読有り
    This paper presents an experimental comparison of several statistical machine learning methods for short-term prediction of travel times on road segments. The comparison includes linear regression, neural networks, regression trees, k-nearest neighbors, and locally-weighted regression, tested on the same historical data. In spite of the expected superiority of non-linear methods over Unear regression, the only non-linear method that could consistently outperform linear regression was locally-weighted regression. This suggests that novel iterative linear regression algorithms should be a preferred prediction methods for large-scale travel time prediction.

MISC

 3

講演・口頭発表等

 39
  • 熊澤 宏之
    2023年電気学会電子・情報・システム部門大会 2023年8月30日 電気学会
    高精細なカメラを搭載したドローンが安価に入手可能になり、新たな情報獲得手段として注目されている。本稿では、農園の上空をドローンで飛行して撮像した画像から、農園に植えられている果樹や地上の構造物の識別を行うことを検討する。既報告では、ドローンで農園を局所的に撮像した複数の画像から、広域の画像を作成し、その広域画像に対して深層学習の一つであるCNN (Convolutional Neural Network)をベースにしたセマンティックセグメンテーションを用いて画素ごとの果樹識別を行った。その際、広域画像は画素数が多いため、複数のブロックに分割し、そのブロックを学習単位としてネットワークの学習を行なったが、ブロックの大きさ、重なりなどが分類精度に与える影響を検討できておらず、十分な評価が行えていなかった。そこで、本稿ではブロック分割の様々なパラメータが分類精度に与える影響について評価を行った結果について報告する。
  • 熊澤宏之
    2022年電気学会電子・情報・システム部門大会 2022年8月31日
    高精細なカメラを搭載したドローンが安価に入手可能になり、新たな情報獲得手段として注目されている。本稿では、農園の上空をドローンで飛行して撮像した画像から、農園に植えられている果樹や地上の構造物の識別を行うことを検討する。既報告では、果樹の識別には深層学習の一つであるCNN (Convolutional Neural Network)を用い、一定の大きさの画像を入力としてブロック単位に識別を行うと共に、ブロックをずらしながら画素単位での識別結果のVotingにより、より精細な識別を試みた。本報告では、画素単位で識別の学習を行うセマンティックセグメンテーションを用い、画素単位に果樹や地上の構造物の識別を行う。本稿では、まず、画像の取得方法、取得した画像の応用例について紹介し、セグメンテーションの単位となる画像のサイズを調整し、識別精度の評価を行う。
  • 熊澤 宏之
    2021年電気学会 電子・情報・システム部門大会 2021年9月15日 電気学会
    スマートフォンに搭載されている種々センサの情報を利用し、機械学習により移動モード(歩行、自動車、鉄道など、どのような手段で移動しているか)を検知することを試みている。既報告では、取得した加速度データ・ジャイロデータから、決定木、ランダムフォレストなどの機械学習を用いてセンサデータを分類することによる移動モード検知と、移動モード検知の後処理として、検知エラーを補正する重み付き多数決補正による検知精度の改善方式を提案した。 本報告では、後処理を機械学習に組み込む検討の第一歩として、深層学習の中でも時系列データに対応できるLSTM (Long Short Term Memory)を用いた移動モード検知について検討する。現時点では、その精度は既報告の補正方式による精度を超えるものではないが、LSTMでは最適化すべきパラメータが多いことから、その最適化については今後の検討課題としたい。
  • 山本 祥貴, 熊澤 宏之
    電気学会情報システム研究会 2021年3月10日 電気学会
    本研究では、指文字の自動翻訳を目的にRGB-Dカメラとマルチモーダル畳み込みニューラルネットワーク(MMCNN)を使い、カラー画像とデプス画像の両方を用いた指文字認識の手法を提案する。提案手法では、デプス画像の前処理として、距離の正規化と1m以上の背景除去の2つの処理を行う。実験の結果、提案手法による認識率は前処理なしの場合やどちらか片方の処理を行った場合と比べて上回る結果となることが分かった。
  • 熊澤 宏之
    電気学会情報システム研究会 2020年3月16日 電気学会
    高精細なカメラを搭載したドローンが安価に入手可能になり、新たな情報獲得手段として注目されている。本稿では、農園の上空をドローンで飛行して撮像した画像から、農園に植えられている農園の果樹の識別を行うことを試みる。果樹の識別には深層学習に一つであるCNN (Convolutional Neural Network)を用いる。CNNではある一定の大きさの画像を入力としてブロック単位に識別を行うが、実験的に、その識別の精度を示すと共に、画素単位での識別を試みた結果についても述べる。

所属学協会

 5

共同研究・競争的資金等の研究課題

 1

産業財産権

 15
  • Goto Yukio, Ikawa Masahiko, Kumazawa Hiroyuki, Nakamura Sadatoshi
    移動局装置に新たなアプリケーションを追加することなく、移動局装置と外部端末との連携を実現する、移動局装置及び外部端末を提供することを目的とする。
  • 石上 忠富, 西馬 功泰, 澤 良次, 後藤 幸夫, 熊澤 宏之, 梅津 正春, 池内 智哉, 河野 篤, 石田 雅之, 下谷 光生
    未登録道路を含む道路上の走行軌跡から未登録道路の座標を自動的かつ正確に検出して道路データを作成できるナビゲーション装置を提供する。
  • 伊川 雅彦, 後藤 幸夫, 熊澤 宏之, 津田 喜秋
    移動する車両に対して応用サービスを提供する路車間通信システムにおいて、走行中においても様々なアプリケーションを実行可能なメカニズムを備えた非ネットワーク型の通信プロトコルを提供することを目的とする。
  • Ikawa Masahiko, Goto Yukio, Kumazawa Hiroyuki, Tsuda Yoshiaki
    移動する車両に対して応用サービスを提供する路車間通信システムにおいて、走行中においても様々なアプリケーションを実行可能なメカニズムを備えた非ネットワーク型の通信プロトコルを提供することを目的とする。
  • 伊川 雅彦, 後藤 幸夫, 五十嵐 雄治, 森田 茂樹, 熊澤 宏之
    移動局装置に新たなアプリケーションを追加することなく、移動局装置と外部端末との連携を実現する、移動局装置及び外部端末を提供することを目的とする。

研究テーマ

 1
  • 研究テーマ
    プローブ情報システム
    キーワード
    プローブ情報、高度道路交通システム、インターネット、通信プロトコル、センシング
    概要
    スマートフォン、タブレットなど種々センサと通信機能を搭載したデバイスの普及が進んでいる。これらのデバイスでは、センサと通信機能を結びつけることで、自ら移動するセンサとしての機能を有することになる。その機能を活用して様々な情報をセンタに集約するシステムを構築する際の課題、集約した情報の蓄積・解析に関わる課題についての研究を行っている。
    研究期間(開始)
    2013/04/01