2022年度 卒業研究発表会

by ko
卒業研究発表会AI
#卒業研究

2023年3月に卒業した藤村ゼミの10回目の卒業生の卒業研究発表会は1月30日に行われました。

今年の卒研発表会は３年ぶりに対面での発表会となりました。今年は11名9組の学生が以下のタイトルで発表しました。

  • VRに対応したNFTの売買システムの比較
    本研究では、VRに対応したNFT作品の売買方法を比較し、出品手法の違いと課題を明らかにしました。Blenderで作成した3Dモデルをglb形式でOpenSeaへ直接出品する方法と、CodeSandboxで構築したVR対応Webサイトを用意し、そのURLを含むメタデータをOpenZeppelinのSolidityコントラクトで発行してMetaMaskとRemix経由で出品する方法を検証しました。その結果、軽量な3Dモデルと大容量VRコンテンツの扱いの差、作品互換性に起因する詐欺リスク、ブロックチェーンの有用性を確認しました。
  • NFT発行アプリの開発とその流通に関する調査
    本研究では、NFTを権利として流通させるための発行アプリを開発し、その有効性と課題を調査しました。Hokusai APIを用いてNFTを発行し、MetaMaskで管理・受け渡しできるWebサイトを実装しました。さらに、QRコード認識によりウォレットアドレス入力を簡略化しました。実験では、肩たたき券をNFT化して発行・使用・返却の流れをデジタル化でき、権利のWeb上での実現可能性を示しました。
  • センサーの値を可視化する花のオブジェの制作（写真）
    本研究では、更新頻度の高いIoTデータを快適に確認できる仕組みとして、センサー値を花の開閉で可視化するオブジェを制作しました。姿勢計測にはPoseNet、装置制御にはobniz Boardとサーボモータを用い、姿勢に応じて花弁が開閉するようにしました。さらに姿勢可視化システムと連携して評価した結果、視覚と聴覚の両方で状態を直感的に把握でき、インテリア性も高く日常的に使いやすいデバイスであることが確認できました。
  • PoseNetを用いた姿勢の可視化
    本研究では、着座作業時の姿勢をさりげなく通知し、姿勢改善を促すシステムを開発しました。obniz Boardと小型カメラで姿勢を撮影し、骨格推定ライブラリPoseNetで画像解析を行い、花のオブジェの開閉で結果を可視化しました。正面撮影では前傾を直接取得しにくいため、両目幅と肩幅の比率に着目し、28%以上を悪い姿勢と判定しました。実験の結果、姿勢改善と姿勢への意識向上が確認できました。
  • BLE電波強度を用いた自転車間距離の通知デバイスの開発
    本研究では、BLE電波強度を用いて自転車走行時の車間距離を先頭車のスマートフォンで通知するデバイスを開発しました。後続車にはBLE開発アプリでLocalNameを設定して電波を送信させ、先頭車側ではIoT開発モジュールobnizでRSSIを収集し、Wi-Fi経由でWebブラウザ上に距離をリアルタイム表示しました。その結果、距離が離れるほどRSSIが変化し、おおよその車間距離は把握できましたが、電波強度は不安定で精度に限界があることも確認しました。実用面では、2〜3人程度の走行での利用が適しているとわかりました。
  • BLE電波強度を用いた顧客の滞在時間の推定
    本研究では、BLE電波強度を用いて飲食店などの顧客の滞在時間を推定するシステムを開発しました。obnizでモバイル端末のBLE情報を取得し、Node.js、axios、Google Apps Script、Googleスプレッドシートを用いてデータを蓄積しました。さらに、アドレス変更時刻と端末位置の近さを条件に同一端末を推定し、ユークリッド距離から端末の対応付けを行いました。実験では端末ごとの滞在時間を推定でき、設置条件により精度が向上することを確認しました。
  • NFCタグで複数端末を連携させるサイネージデバイスの制作
    本研究では、NFCタグを用いてスマートフォンと大型ディスプレイを連携させ、リアルタイムに操作へ反応するインタラクティブなサイネージデバイスを制作しました。Node.jsとsocket.IOで複数端末間の通信を行い、NFCタグを読み取ると端末ごとに異なる色の花火が発射され、スマートフォンからディスプレイへ花火が飛び出すような演出を実現しました。複数人が同時に参加できる汎用的な仕組みを構築できました。
  • Handposeと360度カメラを用いた写真撮影ツールの制作
    本研究では、360度カメラとHandposeを用いて、大人数での写真撮影を楽しくするコミュニケーションツールを制作しました。Webブラウザ上でJavaScriptにより動作し、指先の動きを認識して落書き線を描画し、ピースサインを検出すると5秒後に自動撮影して端末へ保存しました。実装した結果、撮影中に自由な描き込みを加えられる新しい体験を実現し、思い出を残しながら交流を促す写真撮影ツールを提案できました。
  • 画像認識を使ったペットのトイレの状態推定
    本研究では、ペットのトイレの状態を画像認識で推定し、安価に通知できるシステムを開発しました。webカメラ付きのobniz BoardとArduCAM Miniを用いて10分ごとに撮影し、PythonとGoogle Colaboratoryでディープラーニングによる学習モデルを作成して、Node.js上で判定処理を行いました。その結果、トイレの状態を自動で判別し、既存製品より低コストで簡単に導入できることを確認しました。

また、「BLE電波強度を用いた顧客の滞在時間の推定」については専攻で制作した以下の概要の動画がありますので、ご覧ください。