トイレ、浴室、寝室、ベッド周辺などは、転倒や体調変化が起こりやすい一方で、カメラを設置しにくい空間です。これらの場所では、プライバシーに配慮しながら、立つ、座る、倒れる、寝返る、起き上がる、離床するなどの行動を把握する技術が求められます。本研究では、ドップラーレーダー、FMCWレーダー、MIMOレーダーなどを用いて、トイレやベッド周辺における人体行動を非接触で計測し、レーダー信号処理、機械学習、レーダー人体イメージングを組み合わせた行動認識手法を検討しています。レーダーイメージングの基礎技術を、プライバシー保護型の人体センシングやヘルスケアモニタリングへ応用することを目指しています。
高齢者の見守りや介護支援では、転倒、長時間の不動、離床、トイレ内での異常行動などを早期に検出することが重要です。しかし、トイレやベッド周辺はプライバシー性が高く、カメラによる常時監視には大きな抵抗があります。レーダーは視覚画像を取得せずに、人体の距離、速度、動き、反射分布を計測できます。そのため、トイレやベッド周辺のようなプライバシーに敏感な空間において、カメラを用いない行動認識や異常検出に利用できる可能性があります。
さらに、FMCWレーダーやMIMOレーダーを用いることで、単一の速度波形だけでなく、距離方向や角度方向の情報を含むレーダー画像を得ることができます。このようなレーダー人体イメージング技術を用いれば、人体の位置や姿勢変化をより詳細に捉えられる可能性があります。
本研究では、プライバシーに配慮すべき日常空間において、レーダーによる人体行動認識と人体イメージングを行うことを目指しています。主な対象は、以下のような課題です。
・トイレ内における立位、座位、転倒などの行動認識と姿勢推定
・ベッド周辺における起き上がり、寝返り、離床などの動作認識と姿勢推定
・ドップラーレーダーを用いた行動分類
・FMCWレーダーやMIMOレーダーによる人体イメージング
・レーダー画像や時間速度分布を用いた機械学習・深層学習
・カメラを用いないプライバシー保護型見守り
・レーダー運動イメージング基礎技術の開発
これまでに、トイレ内に設置した複数のドップラーレーダーを用いて、立つ、座る、転倒するなどの行動を分類する研究に取り組んできました。レーダー信号から得られる時間速度分布や特徴量を用い、機械学習により行動を識別することで、カメラを用いない見守りシステムの可能性を検討しています。また、ベッド周辺や室内での人体行動認識に向けて、FMCWレーダーやMIMOレーダーによる距離・方位情報、反射分布、人体イメージングの利用も検討しています。これにより、単なる速度情報だけでなく、人体の位置、姿勢、動作の変化をレーダー画像として捉え、見守りや健康モニタリングに応用することを目指しています。
Xiangbo Kong, Kenshi Saho, and Akari Takebayashi , "MDSCNet: A Lightweight Radar Image-Based Model for Multi-Action Classification in Elderly Healthcare," Inventions, vol. 10, article no. 98, October 2025.
Kenshi Saho, Sora Hayashi, Mutsuki Tsuyama, Lin Meng, and Masao Masugi, "Machine Learning-Based Classification of Human Behaviors and Falls in Restroom via Dual Doppler Radar Measurements," Sensors, vol. 22, article no. 1721, March 2022.
ZhiChen Wang, Zelin Meng, Keshi Saho, Kazuki Uemura, Naoto Nojiri, and Lin Meng, "Deep Learning based Elderly Gender Classification using Doppler Radar," Personal and Ubiquitous Computing, vol. 26, pp. 1067-1079, August 2022.
Shuhei Hashimoto, Xiangbo Kong, Kosuke Manabe, Hiroshi Minematsu, and Kenshi Saho, "Classification of Behaviors Related to Bed-Leaving and Bed-Lying Using Millimeter-Wave FMCW Radar," The 2023 International Symposium on Advanced Technologies and Applications in the Internet of Things (ATAIT 2023), Kusatsu, Japan, August 2023.
黒田都馬, 橋本周平, 孔祥博, 神谷和秀, 佐保賢志, "ミリ波レーダと深層学習を用いたベッド周辺行動の分類と予測", 電気学会C部門大会, August 2025. (優秀ポスター賞受賞)
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