機械学習を用いた移動モード検知の精度改善－GPSを用いない方式の検討－

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS6-13

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Accuracy improvement of transportation mode detection using machine learning without GPS

著者名: 熊澤 宏之(大阪産業大学)

著者名(英語): Hiroyuki Kumazawa()

キーワード: 移動モード|機械学習|スマートフォン|加速度センサ|GPS|Transportation modes|Machine learning|Smartphones|Acceleration sensor|GPS

要約(日本語): スマートフォンに搭載されている種々センサの情報を利用し，機械学習により移動モード（歩行，自動車，鉄道など，どのような手段で移動しているか）を検知することを試みている。既報告では，取得した加速度データ・ジャイロデータ・GPSから計算した速度データを基に，機械学習の一手法である決定木を設計し，移動モード検知を行うこと，そして，移動モード検知の後処理として，検知エラーを補正する重み付き多数決補正方式を提案し，検知精度を向上できることを示した。しかしながら，GPSを用いることは，GPSを受信できない場所や誤差の大きい場所での本方式の活用を制限することになる。そこで，本報告では，GPSを用いない方式を検討する。そのために，GPSを用いない（＝速度情報を用いない）ことによる機械学習の検知精度低下に対処すると共に，GPS代替による後処理方式を提案し，その効果を示す。

PDFファイルサイズ: 528 Kバイト