決定木を用いた移動モード検知に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS17003

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: 2017/03/23

タイトル(英語): Transportation mode detection using decision tree

著者名: 松井 秀都(大阪産業大学),熊澤 宏之(大阪産業大学)

著者名(英語): Hideto Matsui(Osaka Sangyo University),Hiroyuki Kumazawa(Osaka Sangyo University)

キーワード: 交通モード|機械学習|決定木|スマートフォン|加速度センサ|ＧＰＳ|Transportation mode|Machine learning|Decision tree|Smartphone|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、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。本稿では、取得した加速度データ、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、移動モード検知の精度評価を行う。更に、設計した決定木を用いて交通モードを検知する際に生じる検知エラーを補正する方法を提案し、検知精度を向上できることを示す。

要約(英語): The decision trees for machine learning are designed to detect the transportation modes which travelers use, that is, trains, cars, buses, bikes, and walking, and their precisions are evaluated. Then the method for correcting the detection errors by the designed decision tree is proposed and its precisions are shown.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,339 Kバイト