@techreport{oai:kindai.repo.nii.ac.jp:02000288,
 author = {大谷, 雅之 and Otani, Masayuki},
 note = {本研究では、水産養殖の現場において限られたセンサを用いて魚群の群行動モデル構築を目指し、人感センサを用いた人の移動経路推定を行った。その成果は以下の通りである。(1)人感センサのみを用いた人の移動経路推定手法を提案し、複数の人感センサの位置と影響範囲、およびセンサデータから毎秒得られる出力値のみで人の移動経路を推定することに成功した。(2)トラッキングカメラが出力する推定位置情報に人感センサの位置などを基準点に用いることで、実世界における人の真の移動経路を算出する方法を考案した。これらの内容で6件の国内学会発表と、トップ国際会議IEEE WF-IoT2022での発表を行い、後者では受賞された。, In this study, we aimed to propose a swarm behavior model of a school of fish using a limited number of sensors in the aquaculture field. Concretely, we addressed the problem of estimating human movement path using limited human sensors. The results are as follows. (1) We proposed a method for estimating human movement paths using only the data from human sensors, and succeeded to estimate plausible human movement paths using only the positions of sensors, the distances of influence of sensors, and output values obtained from sensors every second. (2) We proposed a method to calculate the true movement path of a person in the real world by using the positions of human sensors as reference points for the estimated position information output by the tracking camera. From these results, we made six domestic conference presentations and presented at the top international conference IEEE WF-IoT2022, and received an award at the latter., 研究分野：マルチエージェント},
 title = {マルチモーダル・スモールデータに基づく群行動モデリング手法}
}