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所属 |
工学教育研究部 工学科情報通信プログラム担当 |
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職名 |
助教 |
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関連SDGs |
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学位 【 表示 ／ 非表示 】
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博士（工学） （ 2019年9月 宮崎大学大学院農学工学総合研究科 ）
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修士（コンピュータサイエンス） （ 2013年3月 ヤンゴンコンピュータ大学大学院 ）
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学士 (コンピュータサイエンス) (Hons.) （ 2010年10月 ヤンゴンコンピュータ大学大学院 ）
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学士 (コンピュータサイエンス) （ 2009年10月 ヤンゴンコンピュータ大学大学院 ）
論文 【 表示 ／ 非表示 】
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チョ ニラ ピョ, ティ ティ ズイン, パイ テイン
IET Smart Cities 8 ( 1 ) e70024 2026年1月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：Institution of Engineering and Technology (IET)
In smart city environments, public safety increasingly depends on intelligent surveillance systems that can be capable of adapting to dynamic and context-dependent access restrictions. Traditional systems often rely on static and predefined boundaries that fail to respond to rapidly changing environments such as construction sites, public gatherings or emergency situations. This paper introduces a novel deep learning-driven framework using ground-plane homography for real-time proactive intrusion prediction within these dynamically restricted zones (DRZs). Our method first employs deep learning to accurately detect and localise physical restriction markers (e.g.,traffic cones). We then utilise ground-plane homography estimation to accurately map these markers into two-dimensional ground-plane perspective, precisely defining the spatial boundaries of the DRZ in real-time. After the reactive detection of restriction markers region, intrusion prediction is achieved through sophisticated human trajectory analysis and future path extrapolation. By forecasting a person's path and identifying projected future presence within the dynamic ground-plane zone, the system assists proactive alerts and adaptive security responses before an actual violation. To the best of our knowledge, this is the first system capable of predicting intrusions into areas dynamically demarcated by visual restriction markers. The experimental results on real-world surveillance datasets demonstrate the system's effectiveness in identifying the presence of humans in DRZ, validating its potential for deployment in smart cities and critical infrastructure.
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A study on machine learning approaches for predicting fetal pH level using fetal heart rate variability 査読あり
Cho Nilar Phyo, Pyke Tin and Thi Thi Zin
ICIC Express Letters, Part B: Applications 2025年8月
掲載種別：研究論文（学術雑誌）
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A Study on the Analysis and Classification of Gait States Using Keypoint Information 査読あり
Ryusei Tanno, Thi Thi Zin and Cho Nilar Phyo
ICIC Express Letters 19 ( 6 ) 677 - 684 2025年6月
掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：Icic Express Letters
In Japan, 29.0% of the population is elderly, and as this demographic grows, the need for care increases, straining healthcare facilities. Mobility issues, especially falls, significantly contribute to this demand. This study aims to provide a non-contact, accessible method for quantifying gait states in elderly individuals using image processing technology. The experiment, conducted at a commercial facility in Higashi-Osaka City, involved capturing walking sequences from two viewpoints with RGB cameras. Using OpenPose to extract skeletal keypoints, walking balance and kyphosis were evaluated. The angle between the neck and hips served as an indicator for balance, classified as “Normal”, “Warning”, or “Danger”, while kyphosis was classified as “Normal”, “Mild”, or “Severe”. Results showed a correlation between age and balance decline, with older individuals having more “Danger” classifications. Kyphosis was also accurately identified through visual posture comparison.
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A Markov Chain Model for Determining the Optimal Time to Move Pregnant Cows to Individual Calving Pens. 査読あり
Cho Nilar Phyo, Pyke Tin and Thi Thi Zin
Sensors (Basel, Switzerland) 23 ( 19 ) 2023年9月
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Deep learning for recognizing human activities using motions of skeletal joints 査読あり
Cho Nilar Phyo, Thi Thi Zin and Pyke Tin
IEEE Transactions on Consumer Electronics 65 ( 2 ) 243 - 252 2019年5月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
MISC 【 表示 ／ 非表示 】
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Deep sequential gait feature learning for long-term person re-identification in real-world environments 査読あり
Cho Nilar Phyo, Thi Thi Zin, Pyke Tin
2025 9th International Conference on Information Technology (InCIT2025) 2025年11月
掲載種別：速報，短報，研究ノート等（学術雑誌）
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Enhanced multi-person tracking method based on ByteTrack architecture 査読あり
Cho Nilar Phyo, Thi Thi Zin and Pyke Tin
IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE2025) 2025年9月
掲載種別：速報，短報，研究ノート等（学術雑誌）
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Quantifying elderly walking states using keypoint data from OpenPose and image processing 査読あり
Ryusei Tanno, Cho Nilar Phyo, Thi Thi Zin
Proceeding of the 2025 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP 2025) 2025年3月
掲載種別：速報，短報，研究ノート等（学術雑誌）
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Vision-based person re-identification through gait recognition using long short-term memory 査読あり
Cho Nilar Phyo, Ryusei Tanno, Thi Thi Zin, Pyke Tin
Proceeding of the 2025 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP 2025) 2025年3月
掲載種別：速報，短報，研究ノート等（学術雑誌）
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Fusion of strategic queueing theory and AI for smart city telecommunication system 査読あり
Thi Thi Zin, Aung Si Thu Moe, Cho Nilar Phyo, Pyke Tin
Proceeding of the 2024 IEEE 21st International Conference on Mobile Ad-Hoc and Smart Systems (MASS) 653 - 657 2024年9月
記述言語：英語 掲載種別：速報，短報，研究ノート等（学術雑誌）
講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】
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How the Sakura Science Program Shaped My Path
Cho Nilar Phyo
18 th Sakura-Padauk International Symposium on Engineering and Technology 2026年2月19日
開催年月日： 2026年2月19日
会議種別：口頭発表（一般）
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学びから始める未来のキャリア形成
Cho Nilar Phyo
キャリア支援講演会2025 2025年12月22日
開催年月日： 2025年12月22日
会議種別：口頭発表（一般）
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SVMを用いた角度と距離特徴に基づく人の行動認識に関する研究
Cho Nilar Phyo, Thi Thi Zin and Pyke Tin
ヒューマン情報処理（HIP）研究会、那覇市ぶんかテンブス館, 沖縄県那覇市
開催年月日： 2024年2月
会議種別：口頭発表（一般）
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ディープラーニングを用いた視覚ベースの侵入者検知システムに関する研究
Cho Nilar Phyo, Thi Thi Zin and Pyke Tin
画像電子学会 第307回研究会、北陸先端科学技術大学院大学・小ホール、石川県能美市
開催年月日： 2024年2月
会議種別：口頭発表（一般）
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Research Experience and Student Life in Japan
Cho Nilar Phyo
Sakura Science Exchange Program (Online) 2022年2月
開催年月日： 2022年2月
会議種別：口頭発表（一般）
受賞 【 表示 ／ 非表示 】
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Certificate of Merit (Student)
2018年3月 IAENG
Cho Nilar Phyo, Thi Thi Zin, Hiroshi Kamada, Takashi Toriu
受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞
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Certificate of Merit
2018年3月 IAENG
Thi Thi Zin, Cho Nilar Phyo, Pyke Tin, Hiromitsu Hama, Kobayashi, I.
受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞
科研費（文科省・学振・厚労省）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】
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家畜の健康管理における革新のための乳牛子牛における初期マイコプラズマ検出のための強化されたAI駆動型画像解析
研究課題/領域番号：25K15232 2025年04月 - 2028年03月
独立行政法人日本学術振興会 科学研究費基金 基盤研究(C)
パイ ティン
担当区分：研究分担者