Floor Sensing/GaitWay

床型デバイスを用いて、個人や性別といった短期間で変化しない個人特性、健康状態のような短期間で変化し得る動的状態を推定する研究です。複数のロードセルを用いて人の重心・重量データを取得し、動作や個人の特徴から識別します。

目的

人が日常生活のほとんどで接する「床」にセンサシステムを組み込むことで、生活動作中に表れる重量とその位置の変動を取得し、個人の特性や感情・健康状態などの推定を通じて「床から人を知る」技術の実現を目指します。

手法

4隅などの複数個所にロードセル（荷重を計測可能なセンサ）とアルミ板からなる床型デバイスを開発し、デバイス上の重心・重量変動を取得します。取得データから特徴量を抽出し、機械学習を用いて個人や健康状態を推定します。

主な結果

• 個人識別精度（31名）：

  • 約92%（通常条件）
  • 約82%（体重データを使用しない場合）

• 個人識別精度（10名）：

  • 約96%（通常条件）
  • 約91％（体重データを使用しない場合）

• 高齢者の健康状態推定精度（28名）：

  • 約73%

応用先

カメラを用いないプライバシーに配慮したセンシング手法として、既存の個人識別手法の代替となり得ることが期待されます。 また、「床」を対象としているため、オフィス・住宅・学校・公共空間など幅広い応用先が期待されます。 例えば、住宅の床に組み込むことで、特殊な機器やカメラによる撮影なしに日常生活を捉えることができ、高齢者に負担をかけずに見守ることが出来ます。 他にも、改札などの公共空間へ応用することができれば、性別や年齢などの属性が収集でき、人流解析に基づくマーケティングなどへ役立つことが考えられます。