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| ■論文No. |
MSS22021,CHS22015,BMS22020 |
| ■ページ数 |
4ページ |
■発行日
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2022/06/04 |
| ■タイトル |
植物生体電位による室内異常検知センサの開発 |
| ■タイトル(英語) |
Development of anomaly detection sensor using plant bioelectric potentials. |
| ■著者名 |
南保 英孝(金沢大学),趙 漢卿(金沢大学),大薮 多可志(日本海国際交流センター) |
| ■著者名(英語) |
Hidetaka Nambo(Kanazawa Univeristy),Hanqing Zhao (Kanazawa University),Takashi Oyabu(NIHONKAI International Exchange Center) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【E】センサ・マイクロマシン部門 マイクロマシン・センサシステム/【E】センサ・マイクロマシン部門 ケミカルセンサ/【E】センサ・マイクロマシン部門 バイオ・マイクロシステム合同研究会 |
| ■本誌 |
2022年6月7日-2022年6月8日マイクロマシン・センサシステム/ケミカルセンサ/バイオ・マイクロシステム合同研究会
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| ■本誌掲載ページ |
35-38ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
植物生体電位|深層学習|異常検知|Plant Bioelectric Potential|Deep Learning|Anomaly Detection |
| ■要約(日本語) |
植物生体電位は植物自身の状態だけではなく、植物周辺の環境の影響を受けることが知られている。本研究では、植物生体電位の変動を、居住空間の異常検知のためのセンサとして利用する方法について検討する。異常の状況は様々なものが考えられるため、事前に計測、学習することは困難である。そのため、近年広く用いられている深層学習を用いた異常検知手法の適用し、評価を行った。 |
| ■要約(英語) |
It is known that plant bioelectric potential is affected not only by the state of itself but by the environment around the plant. In this study, we investigated to use fluctuation the potential as a sensor for anomaly detection in indoor spaces. It is difficult to learn about anomalies in advance because there are many possible situations of anomalies. Therefore, we tried to apply and evaluated an anomaly detection method using deep learning, which has been widely used in recent years. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
1,456Kバイト |
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