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J-GLOBAL ID：202002219494090766   整理番号：20A2339300

足音と慣性データに基づく路面状況認識手法

A Method for Recognizing Road Surface Condition based on Footsteps and Inertial Data

著者 (3件)： 三嶽寛人 (北大 大学院情報科学研究院) ,  渡邉拓貴 (北大 大学院情報科学研究院) ,  杉本雅則 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 61  号： 10  ページ： 1578-1590 (WEB ONLY)  発行年： 2020年10月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 季節や天候によって路面状況が大きく変化する地域では,路面状況が悪いと転倒等の危険が生じる.路面状況を事前に把握できれば,安全なルートと適切な靴を選択することで危険を回避できる.本研究では,乾燥した舗装,水たまり,土,泥等の路面状況に応じて変化する足音と慣性データに着目し,足音と慣性データを用いた路面状況認識手法を提案する.プロトタイプを実装し,8人の被検者に対して,6つの路面状況下で提案手法を評価した.低雑音環境下では,提案手法の認識精度が83.0%であることを確認した.雑音環境下の場合,足音と慣性データを組み合わせた標準手法と,信号対雑音比(SNR)により足音認識結果の信頼性を変更する改善手法を比較した.評価実験の結果,車の走行音や他人の足音が混入した場合では,改善手法を用いてすべてのSNR環境下の認識精度の改善を確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： 状態 ,  路面 ,  *物体認識 ,  *音響 ,  歩行 ,  *データ ,  *機械学習 ,  交通騒音 ,  *センサ ,  動き検出 ,  *足音 ,  慣性センサ ,  *ウェアラブルセンサ ,  自動車走行騒音 ,  騒音
準シソーラス用語： 路面状態 ,  *路面状況認識 ,  *慣性データ ,  走行音 ,  *靴搭載慣性センサ

分類 (4件)： 舗装一般  (RC04010K) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (27件)：

• Apple: Siri, available from https://www.apple.com/siri/.
• Chiang, T., Ou, K., Qiu, J. and Tseng, Y.: Pedestrian Tracking by Acoustic Doppler Effects, IEEE Sensors Journal, Vol.19, No.10, pp.3893-3901 (2019).
• Cho, Y., Bianchi-Berthouze, N., Marquardt, N. and Julier, S.J.: Deep Thermal Imaging: Proximate Material Type Recognition in the Wild Through Deep Learning of Spatial Surface Temperature Patterns, Proc. 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’18, pp.2:1-2:13 (2018).
• Cola, G., Avvenuti, M., Musso, F. and Vecchio, A.: Gait-based authentication using a wrist-worn device, Proc. 13th International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services, pp.208-217, ACM (2016).
• Ducere: Lechal, available from http://lechal.com/shoedesign.html (2014).

タイトルに関連する用語 (4件)： 足音 ,  慣性 ,  路面状況 ,  手法