ニュース | Nakazawa and Okoshi Lab.

3月, 2021

修士1年黄君らの研究が情報処理学会第69回ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究発表会で発表されました – Bus Crowdedness Sensing Based on Deep Learning

修士1年黄君らの研究が、情報処理学会第69回ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究発表会で発表されました。

機械学習によりバス車内のビデオを分析し、エッジコンピューティングデバイス上での性能を最適化し、リアルタイムに車内の混雑度を検出することに成功しました。

Wenhao Huang, Akira Tsuge, Yin Chen, Tadashi Okoshi and Jin Nakazawa, “Bus Crowdedness Sensing Based on Deep Learning”, 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）,Vol.2021-UBI-69, No.1, pp1-7, 2021.
http://id.nii.ac.jp/1001/00209517/

This research proposes a sensing system to collect bus crowdedness data by detecting passengers’ getting off and on events in a bus via deep learning-driven image processing on video data of passengers. The system is designed to be deployed to and conduct real-time object recognition and object tracking on a bus. In our prototype system, object recognition is implemented based on yolov3 with Darknet53, and object tracking is implemented by combining object recognition, Kalman Filter (LQE) and Hungarian Algorithm. The performance of the system is evaluated experimentally using driving recorder video data taken from a bus.

＊本研究は総務省SCOPE（MIC/SCOPE #191506001）の支援によって行われました。

12月, 2020

博士2年河崎君の研究がSenSys 2020のPosters & Demos Sessionで発表されました。- “A Mobility-aware Pub/Sub Architecture for Short-lived Data in Smart Cities”

博士2年河崎君の研究がACM SenSys 2020のPosters & Demos Sessionで発表されました。当日は、Conferenceがオンライン開催となったため、Zoom上での発表となりました。

Takafumi Kawasaki, Tadashi Okoshi, and Jin Nakazawa. 2020. A mobility-aware pub/sub architecture for short-lived data in smart cities: poster abstract. In Proceedings of the 18th Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys ’20). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 645–646. DOI:https://doi.org/10.1145/3384419.3430448

プレゼンテーション動画: https://www.youtube.com/watch?v=rpMl13TaDlE

ACM SenSys2020 / BuildSys2020を開催しました

今回、米国計算機学会(ACM) のセンシングに関する国際会議 ACM SenSys2020 (The 18th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems) および共催会議ACM BuildSys2020 (The 7th ACM International Conference on Systems for Energy-Efficient Built Environments) を、2020/11/16〜20、バーチャル空間にて開催いたしました。(中澤: General chair, 大越: Vice-general chair兼special event chair, 陳=Local arrangement chair, 柘植=Tech tour chair) 本会議は当初、横浜に招致しパシフィコ横浜にて開催する予定でしたが、新型コロナウイルス感染拡大のため完全オンラインでの開催となりました。

オンラインでの開催を機にいままで参加が叶わなかった多くの研究者・学生の皆さんにご参加頂き、参加者数は最終的に世界62ヶ国、1811名を数えました。世界の多くの皆様に会議にご参加頂け、最新の研究成果について聴講・議論頂けたことは嬉しい限りです。

11月, 2020

博士3年佐々木君らの研究がジャーナルSocial Network Analysis and Miningに採択されました – “Investigating the Occurrence of Selfie-Based Emotional Contagion over Social Network”

博士3年佐々木君らの論文が、国際ジャーナル Social Network Analysis and Mining (Springer) に採択されました。

ソーシャルネットワーク上でのセルフィ写真を介した情動伝染の発生についての研究です。

Wataru Sasaki, Yuuki Nishiyama, Tadashi Okoshi, Jin Nakazawa, “Investigating the Occurrence of Selfie-Based Emotional Contagion over Social Network”, Social Network Analysis and Mining, Springer (to appear)

11月, 2020

ヤフー株式会社との共同研究論文がIEEE BigData 2020に採択されました – “Search Wandering Score: Predicting Timings of Online Shopping based on Wandering in User’s Web Search Queries”

ヤフー株式会社との共同研究での論文がビッグデータの国際会議IEEE BigData 2020に採択されました。

Webユーザの検索クエリにおける時系列上での内容のぶれから、そのユーザのオンラインショッピングに適したタイミングを推定する研究です。12/10〜13にオンラインで開催される2020 IEEE International Conference on BigData (IEEE BigData 2020)で発表されます。

Kota Tsubouchi, Wataru Sasaki, Tadashi Okoshi, and Jin Nakazawa, “Search Wandering Score: Predicting Timings of Online Shopping based on Wandering in User’s Web Search Queries”, 2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (to appear)