いただいたご質問への回答

小型のマイコン＋（鍵の判別が出来る程度の）低解像度のカメラを使用するか、高解像度のカメラで複数の窓を判別するかは、コストと環境次第です。高解像度のカメラを使っても部分的にしか見ないのであれば殆どのデータを捨ててしまうため、コストパフォーマンスを考慮すると必ずしも良いとは言えません。電源さえ確保できるのであれば、小型の装置であれば邪魔になりにくいと思います。

判別に不要な画像が映り込まないように、鍵の部分のみが抽出できるように、鍵の周囲の画像を黒く塗りつぶす方形のマスクを作成して、OpenCVのマスク処理の機能を用いて処理を行いました。

センサを取り付ける場合は、かなりコンパクトなモジュール化と長期間動作可能な電池等の電源の確保が必須であり、高度な電源管理技術と実装技術が必要になります。昨年度開発したシステムでは、モジュールのある程度の小型化は達成できたものの、長期間動作可能な電源の確保が問題になっていました。

カメラによる監視であれば、非接触で開閉確認が可能でああるとともに、どのような形状の鍵であってもＡＩに学習させることで状態判別が可能になります。カメラであれば、監視カメラの画像から必要な画像を切り出すことで判別が可能であるため、窓開閉検出専用のカメラを使わなくても良く、本来のカメラシステムに機能を上乗せするだけで済みますので、汎用性が高くなると考えました。

また、画像としてデータを残して蓄積していくことで、将来的に、施錠忘れがどのような条件下でどのような頻度で発生しているかを知ることができるようになると考えています。

鍵が開いている状態、窓が開いている状態、鍵と窓が閉まっている状態、鍵以外のものが映り込んで判別がうまくいかない状態のパターンを各100枚学習データを用意して計400枚の学習データを用いて不要なものが映り込まなければ、認識率は95％以上になります。

判別制度が低下する原因は、鍵以外のものが映り込むかどうかが大きく影響していることが分かったが、鍵の周囲に余計なものが映り込んでも、マスク処理をおこなって鍵以外のオブジェクトを極力入れないように工夫しました。

本システムは、防犯用の監視システムを目指しておらず、日常的な鍵の施錠忘れを対象として考えました。通常であれば、窓の開閉は真っ暗闇で行うことはほぼ無く、そのような状態は想定しておりません。逆光や照明の状態が不安定な状態での実験は行っていませんが、センサライトのような投光器や赤外線カメラ等を利用することで、多少暗い状態でも判別させることは可能と思います。しかしながら、滅多に起こらない状態を想定して余分な装置を追加するとコストが増加しメンテナンス箇所も増えてしまうため、日常の施錠忘れを確認する補助システムとして考えるならば、明かりが無い状態での判別は重視しなくて良いと考えています。

商品として考えた場合、どんな形状の窓や鍵でも対応できるという点を強調したいと思います。

検出用のカメラの取り付け方や、カメラの解像度の問題等様々な課題がありますが、それ以外の部分については、データを扱う単位や料金設定（サブスク等）次第では、利用してもらえるようなシステムにすることも可能と思っています。

今回、ネットワーク上の掲示板であるScrapboxを使用しました。スマートフォン等、ネットワーク上の掲示板にアクセスできる方は個々に確認していただくことにより密が回避できます。
非接触掲示板は、そのようなアクセスする術を持たない人に向けた公平性を担保するためのツールですので、複数人が操作する可能性を勘案し、非接触で操作できるようにしました。

実際に確認して問題はありませんでした。

プロジェクターの周りに暗幕を貼るなどが対策として考えられます。なお、今回は外で使うことを想定しておりません。

可能です。
輝度が高いプロジェクターを購入することができれば見やすさの向上に繋がり、より明るいところや外での使用も実現できるのではないかと考えられます。Leap Motionは指先を検知できる範囲がそれほど大きくないことと、複数台の同時併用が考慮されていなことなどから、既に限界と考えられます。今回用いなかったKINECTやマルチタッチ紫外線フレーム、アイトラッカー等を用いることにより、より広範囲の非接触操作を実現できるものと考えられます。

今回、ネットワーク上の掲示板であるScrapboxを使用しました。スマートフォンなどの外部からネットワーク上の掲示板に接続できる方はそこから確認することができ、スマートフォンなどの外部から接続できない方に向け非接触の掲示板を作成することで密が回避できることがメリットだと考えています。

作業日数が足りず、装飾や小物設置などが行えませんでした。今後、廊下などに装飾を施したり小物を置いたりすることで印象が薄いなどの問題は改善できると思います。

VRモデルを作成するには、作業日数が足りませんでした。そこで、フリーで使用できる初音ミクを利用することにしました。

会場では説明の音声は問題ありませんでした。
ネットワークが原因でZoomの音声が聞き取りづらかったと考えられます。発表者との説明がかぶってしまった点は申し訳ありませんでした。

ロット番号とブロックの番号を紐づけて保存しているため、リクエストがあったロット番号のデータが保存されているブロックの内容を返送します。

WAFなどの対策ツールの導入で解決できると考えます。

ブロックチェーンを使うための必須技術としてハッシュ値があるため使用しました。
秘匿性の高い暗号化技術なので元の文の内容を知ることができないです。

ハッシュ値は元の文字列へは復号できません。

2の256乗分の1なので衝突する確率はかなり低いです。

情報を入力後の改ざん防止になります。

ラズパイにデータを保存しているためストレージの容量がなくなるまでです。

ラズパイ1台の値段が約6000円で、ラズパイを4台使用したため、かかったコストは24000円になります。

ブロックチェーンに送信された時点で正しい情報として保存されます。
再度修正したい情報をブロックチェーンに保存しないといけないです。

ご質問ありがとうございます。
最も誤差が生じる状況は、ARマーカーを読み取れないタイミングだと考えています。このときベースとなっている自律航法は、時間が経つにつれ誤差が大きくなる性質があるため、可能な限り誤差が広がらない仕組みの検討が必要だと考えます。
また、ARマーカーの配置方法を検討することで（例えば、格子状だけでなく、ランダム配置や回転させるなど）、ARマーカーの密度を増やすことなく推定精度の向上が可能かもしれないと考えています。

ご質問ありがとうございます。
本提案手法は台数に制限はありません。
今回は屋内での位置を推定する手法の検討に着目しており、移動ロボットを含めた製作の際は必要だと考えられます。

ご質問ありがとうございます。
ARマーカーを認識できる移動スピードを早くすることで、人の歩行速度と同等の速さでの移動が可能になると思います。
移動スピードを速くすることでARマーカーの画像に残像が生じるようでしたので、今後の課題として、瞬間的に光を入れることで、ARマーカーを読み取ることができるのではないかと考えています。

ご質問ありがとうございます。
ARマーカーがない場合でも自律航法をベースで位置を推定することが可能です。しかし自律航法をベースとした場合では、時間が経つにつれ誤差が大きくなってしまうため、どこかでARマーカーを認識するか、自律航法の精度を上げる必要があると考えます。

ご質問ありがとうございます。
今回はA4の紙を使いました。各ARマーカーの大きさは4x4 cmにしたため12枚作成できます。今回の実験の条件であれば、1円で15m x 15m（約テニスコート1面分）の広さをカバーすることができます。

手本の動画はホイッスルの音声が流れたタイミングで手本の画像を切り替えています。

心拍数を測るためにできるだけ小さい機器を用いたかったため、M5StickCを用いました。
懸念点としては充電が満タンで30分ほどしか持たないため、こまめな充電が必要なことと、時々M5StickCと脈波センサの接続が切れる可能性があることです。

他の場所でも測定することはできたが、正確な値を取ることができなかったため、一番正確に値を取ることができる指の先端を採用しました。

枠ごとに、車両有無を評価しております。車両によっては、87台中2台ほど認識が外れる場合があり、その場合の車両認識精度として10%以下という結果がありました。
原因調査までは、発表のとおり他の問題点への対応のため至っておりません。本システムの仕様として、特性上誤認識があってはならないので、今後さらなる認識精度の向上に努めていきたいと思います。

本システムは駐車場所を提案するものであり、誘導通りの駐車を強制するものではありません。誘導に従うことでクーポンなどの特典を配布し、利用者は特典のために誘導案内に従い、それによってスマートでストレスのない駐車場ができないか試みたものです。そのため誘導に従うかどうかは利用者の判断になります。

本システムは駐車場所を提案するものであり、誘導通りの駐車を強制するものではありません。誘導に従うことでクーポンなどの特典を配布し、利用者は特典のために誘導案内に従い、それによってスムーズな誘導を実現するシステムとなっております。そのため誘導に従うかどうかは利用者の判断になります。

本システムはLINEを活用しなくても実現できると思います。今回は、すでにあるプラットフォームであるLINEを利用することで、開発日程の短縮化と導入コスト削減を重視してセレクトしております。ご提案の案でも同様の効果ができると思いますので、導入時に重視する内容の優先度によってセレクトできればと思います。
運転中のスマホ操作についてはあくまでもデモ上の演出であり、実際は自宅等での操作を想定しています。また、一度誘導ルールを選択すれば次回以降そのルールで案内するためスマホを操作する必要はなく、よりスマートに利用できます。
UIにLINEを選択した理由としては数あるサービスの中で利用者が多いものを選んだだけにすぎず、LINEである必要性はありません。

DB実装にはGoogleが提供しているGoogle Apps Scriptを用いたのですが、このスクリプト言語を使うのが初めてだったため、学習しながらの実装となりデバッグ作業に苦戦しました。そのため、基礎を学び直したり、エラー文を検索することで対応しました。