研究者詳細 - 宮城　茂幸

講演・口頭発表等 - 宮城　茂幸

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画像内占有率の低い物体の高精度・高速検出手法の検討

和久田翔斗, 井上敏之, 宮城茂幸, 土谷亮, 岸根桂路

電子情報通信学会2024 年ソサイエティ大会 2024年9月

ミーティング参加者の満足度への影響を与える活動リズム解析

鵜子匠, 酒井道, 宮城茂幸

2024年電子情報通信学会総合大会 2024年3月電子情報通信学会

ミーティング参加者の行動特徴と主観的な満足度評価との相関分析

鵜子匠，酒井道，宮城茂幸

令和5年電気関係学会関西連合大会 2023年11月電気学会、電子情報通信学会、映像情報メディア学会各関西支部

Power‑Law Distribution of the Visibility Graphs from Acceleration Time Series Generated by Calf Activities 国際会議

Shuichiro Ito, Osamu Sakai, Shigeyuki Miyagi

The 4th International Conference on Activity and Behavior Computing 2022年10月

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

Observing the calf’s behavior and automatically recognizing its activity are essential tasks for breeding healthy cows or cattle. An effective method for calf activity recognition is to classify the time-series data acquired by wearable accelerometers using machine learning algorithms. However, to train such a machine learning system, a large number of labeled data sets and learning times are required. In this study, we propose a method for analyzing the statistical properties of a time series obtained from the accelerometer on calves by applying a visibility graph. In our proposed method, labeled data sets and learning procedures are not required. The time series is mapped onto the corresponding complex networks using the visibility algorithm, and the degree distributions are examined. In the experiments, we confirmed that the degree distributions of the subject calves followed the power law with a power-law index of 3.5 for almost all the distributions. In addition, we compared the variation in the power-law indices every 24 h in each calf, along with its physical condition records. Consequently, we found that the power-law index slightly decreased when a subject calf developed a fever. This suggests that a deviation of the degree distribution observed may be useful in determining the health conditions of calves.

遠赤外線カメラを用いた円筒型金属表面温度推定のための基礎検討

加藤翔, 宮城茂幸, 酒井道

2022年電子情報通信学会総合大会 2022年3月電子情報通信学会

簡易嚥下機能評価システム実現の可能性を探る ― 嚥下音と頸部深度画像処理の有効性検討招待

宮城茂幸, 森谷季吉, 坂本眞一, 酒井道

LIFE 2020-2021 2021年9月ライフサポート学会

音響特徴量と深層学習に基づく小型DC モータの故障状態分類に関する基礎検討

荒堀風太, 坂本眞一, 酒井道, 宮城茂幸

日本音響学会2021年秋季研究発表会 2021年9月日本音響学会

プラズマメタマテリアル層によるマイクロ波の吸収・散乱・迂回制御

井波柱偉, Bambina Alexandre, 宮城茂幸, 酒井道

第68回応用物理学会春季学術講演会 2021年5月

容量結合型プラズマ装置内色彩センサによるその場測定と無線通信

櫻井慶士, 北川貴之, 宮城茂幸, 登尾一幸, 田口貢士, 酒井道

第68回応用物理学会春季学術講演会 2021年3月

被験者の頭部運動を考慮した頸部シルエットからの嚥下時刻推定

浦西雄大, 酒井　道, 宮城茂幸

第19回情報科学技術フォーラム 2020年9月情報処理学会

深度情報を用いた平板状物体表面の破損率および傷形状の推定

井口雅士, 宮城茂幸, 酒井道:

第222回コンピュータビジョンとイメージメディア研究発表会 2020年5月情報処理学会

DCモーターの故障予測に向けた基礎検討

坂本眞一, 山家弘斗, 宮城茂幸

第67回応用物理学会春季学術講演会 2020年3月

深度画像から生成された頸部シルエットの画素数計測を用いた嚥下時刻推定

浦西雄大, 小澤恵子, 酒井道, 宮城茂幸

第18 回情報科学技術フォーラム 2019年9月

加速度センサを用いた厨房作業者の腰曲げ運動の検出

辻涼介, 古田勝己, 宮城茂幸

電子情報通信学会総合大会 2019年3月電子情報通信学会

深度画像の隣接フレーム間差分による嚥下時刻推定

吉田淳, 小澤恵子, 森谷季吉, 坂本眞一, 酒井道, 宮城茂幸

ViEW2018 ビジョン技術の実利用ワークショップ 2018年12月精密工学会

RGB-D カメラにより取得されたマーカ座標間の相対位置変化を用いた健常者の嚥下検出

吉田淳, 朝本崇康, 小澤恵子, 森谷季吉, 坂本眞一, 酒井道, 宮城茂幸

情報処理学会研究報告 2018年5月情報処理学会

投票により決定された局所深度勾配情報を用いた喉頭挙上運動の追跡

朝本崇康, 吉田　淳, 小澤惠子, 森谷季吉, 坂本眞一, 酒井道, 宮城茂幸

2018年電子情報通信学会総合大会 2018年3月電子情報通信学会

在宅における嚥下障害早期発見に向けて –頸部聴診音による評価指標の確立の検討（中間報告）--

藤戸遥, 土田侑奈, 小澤恵子, 宮城茂幸, 森谷季吉

第2回滋賀県多職種連携学会研究大会 2018年2月滋賀県多職種連携学会

在宅における嚥下障害早期発見に向けて –頸部聴診音による評価指標の確立の検討--

小澤恵子, 宮城茂幸, 森谷季吉

第23回日本摂食嚥下リハビリテーション学会学術大会 2017年9月日本摂食嚥下リハビリテーション学会

非一様な点群にも適用可能なボクセル化手法を用いたRGBD カメラによる物体の体積推定国際会議

齊藤圭佑, 酒井　道, 宮城茂幸

2016年電子情報通信学会総合大会 2016年3月電子情報通信学会

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：九州大学　伊都キャンパス

これまで筆者らはコンシューマ向けのデプスカメラを用いた非接触の物体体積推定手法を提案してきた[2]．体積推定に必要な深度画像のボクセル化手法としてGarcia らが提案した手法[1] を用いている．この手法では特別なハード無しにCPU ベースの処理で点群データを内部までボクセル化することができるが，内部ボクセルの充填時に正しく処理されない場合があることがわかった．そこでこれを改善して利用してきた[2]．さらに，コンシューマ向けRGB-D カメラから得られる点群は比較的粗く，また密度も一定ではないため，表面のボクセルの補間において正しく処理できない場合があることがわかった．そこで，本稿では[2] に加えて，表面ボクセルの補間方法を改良し，非一様な点群に対しても適用できるボクセル化手法を提案する．提案手法を対向する2 台のRGB-D カメラから得られる点群データに適用し物体の体積推定を行う．

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