Masamichi Oka 研究室

Oka研究室は、センサネットワークを用いた空間情報の取得と伝送に関わる課題に取り組んでいます。特にLIDAR（光の反射を使って距離を測定するセンサ）や画像センサから得られる大量の3次元データに着目し、限られた通信帯域幅の中でも必要な情報を効率的に送受信する方法を開発しています。研究では、深層学習モデルが認識に用いる空間的な特徴を活用することで、データ量を削減しながら精度を保つ伝送方式を提案しており、道路での人や車の動きを検知するなど、安全監視への応用を想定しています。 さらに、画像や色情報といった詳細なデータが利用できない制約下での物体追跡に関する研究も進めています。プライバシー保護や技術的制限により生データにアクセスできない状況で、物体検出器から得られる位置情報のみを用いて複数の移動物体を正確に追跡する手法を開発しています。これらの研究を通じて、通信資源とプライバシーという実用的な制約の中で、センサネットワークシステムの性能を維持・向上させる技術の実現を目指しています。