川や山の様子を撮影した定点観測画像と危険度を定量的に表現した指標をともに提供することは,早期避難を促すことに有効的だと考えています.深層学習を用いて危険箇所の定点観測画像に基づいて危険度を分類することを目指しています.提案ネットワークと既存のネットワークを比較して,分類精度の高いネットワークモデルを研究しています.
複数の920MHz帯無線端末のRSSI(Received Signal Strength Indicator)による人の在室不在判定を実現することを目指しています.ヒトの在室不在判定手法として,前処理にウェーブレット変換を用いた機械学習による判定手法を提案している.920MHz帯はスマートメータやセンサネットワーク,HEMS(Home Energy Management System)などのIoT(Internet of Things)で用いられています.