スマートフォンの加速度センサを用いた交通モード判定技術の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS25005

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2025/02/22

タイトル(英語): Transportation Mode Detection using Smartphone Acceleration Sensor

著者名: 米原 三揮(日立製作所),足立 進吾(日立ヨーロッパ),Lubing Zou(日立製作所),松鹿 弥生(日立製作所),富山 友恵(日立製作所),寺村 佳子(日立製作所)

著者名(英語): Miki Yonehara(Hitachi),Shingo Adachi(Hitachi Europe),Zou Lubing(Hitachi),Yayoi Matsushika(Hitachi),Tomoe Tomiyama(Hitachi),Keiko Teramura(Hitachi)

キーワード: 公共交通|交通モード判定|深層学習|Public Transportation|Transportation Mode Detection|Deep Neural Network

要約(日本語): 人の移動におけるモーダルシフトのモニタリングは、交通施策の立案、評価において重要である。本研究では、上記モニタリングのため旅客のスマートフォンセンサを用いた交通モード判定技術を開発した。スマートフォンへの搭載率が高く、地下でも利用可能な加速度センサのみでの判定精度向上を課題として、過学習低減に有効な画像認識DNNの応用や、データ拡張手法を導入した。これにより、従来手法と比較して精度向上を確認した。

要約(英語): Monitoring citizens’ modal shift is necessary functionality for designing effective measure and its assessment. In this study, we developed a transportation mode detection technology that uses an accelerometer in passengers’ smartphone. Deep Neural Network and data augmentation technology are introduced to improve the detection accuracy even with a single sensor. We confirmed that the accuracy improved compared to conventional methods.

本誌: 2025年2月25日-2025年2月26日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 25-30 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,248 Kバイト