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J-GLOBAL ID：201802260840270909   整理番号：18A0505250

屋内歩行軌跡統合のための共通部分推定

著者 (6件)： 杉本壮 (愛知工大 情報科学) ,  伊藤信行 (三菱電機エンジニアリング) ,  内藤克浩 (愛知工大 情報科学) ,  中條直也 (愛知工大 情報科学) ,  水野忠則 (愛知工大 情報科学) ,  梶克彦 (愛知工大 情報科学)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 451(ASN2017 116-121)  ページ： 253-259  発行年： 2018年02月19日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究の最終目標は,特定建物内の歩行センシングデータの複数ユーザからの収集と,推定された3次元歩行軌跡の統合による,歩行空間ネットワーク構造の自動生成である。歩行空間ネットワーク構造の生成のためには,複数の歩行軌跡の統合が必要である。推定された複数の3次元歩行軌跡には,同じ通路を歩く共通する部分が存在する。本稿では,このような共通部分を推定し,共通部分を手がかりとした複数の歩行軌跡同士の統合を目指す。既存の研究として,ノードの種類(右折・左折)の並びやWi-Fi,行動の種類,リンク長の類似度を閾値を用いて算出して,共通部分を推定する手法が存在する。しかし問題として,右左折の推定がイレギュラな動作の影響を受けるため誤検出されたり,類似度算出においてパラメータの種類だけ閾値を設定しなければならない点が挙げられる。そこで我々は,共通部分の推定に安定して直線的に歩行している区間(安定歩行区間)を使用する。安定歩行区間は変化が少ない状態の継続を検出するので,右左折よりも推定精度が高くなると考えられる。安定歩行区間同士の対応関係を,歩行時間,歩行距離,高さ,Wi-Fi情報を用いて機械学習により推定する。機械学習には,サポートベクトルマシン(Support Vector Machine,SVM)を使用する。屋内歩行センシングコーパスHASC-IPSCを用いた評価実験の結果,F値が0.81という結果を得られた。(著者抄録)

シソーラス用語： 位置 ,  *軌跡 ,  データ融合 ,  性質 ,  部分 ,  推定 ,  機械学習 ,  サポートベクトルマシン ,  コーパス ,  直線 ,  ベクトル ,  *パターン認識
準シソーラス用語： データ統合 ,  屋内 ,  軌跡推定 ,  共通性 ,  特徴ベクトル ,  *歩行軌跡

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (14件)：

• 秋山征己,須永光,五百蔵重典,田中博,超音波センサを用いた広域屋内測位システムの構成と検証実験,測位航法学会論文誌,Vol.3, No.1, pp.1-8(2012).
• 梶克彦,河口信夫,安定センシング区間検出に基づく3次元歩行軌跡推定手法,情報処理学会論文誌,Vol.57, No.1, pp.12-24(2016).
• 梶克彦,河口信夫,建物内移動情報の部分マッチングに基づく建物構造生成,マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム,2013論文集,第2013巻,pp.1413-1420 (2013).
• Google maps. https://www.google.co.jp/maps/
• Google Indoor Maps. https://www.google.com/maps/about/partners/indoormaps/

タイトルに関連する用語 (4件)： 屋内 ,  歩行軌跡 ,  統合 ,  推定