マイクロ波ドップラーセンサを用いた自動車外からの車体振動計測及びAutoencoderによる乗員有無判別手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-02-21
• タイトル: マイクロ波ドップラーセンサを用いた自動車外からの車体振動計測及びAutoencoderによる乗員有無判別手法の提案
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セッション2
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 青山学院大学
• 著者所属: 青山学院大学大学院
• 著者所属: 国際基督教大学
• 著者所属: 青山学院大学
• 著者名: 川畑, 慶太; 高尾, 郁也; 鏑木, 崇史; 栗原, 陽介
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 自動車の普及に伴い自動車に関わる事故が増えている．例えば，夏場において炎天下の駐車場にエアコンを切った駐車した場合，車内温度は急激に上昇していき，策無しでは，15 分後に 31 度近くまで車内温度が上がる．このとき，車内に乳幼児や高齢者が置き去りにされていると熱中症で亡くなるといった事例である．もし，車外に設置したセンサにより自動車車内の乗員の有無を自動的に検知する事が出来れば，これらの事故を未然に防ぐ事が可能となる．本研究では，車体の下の地面に設置したマイクロ波ドップラーセンサを用いて車内の乗員の有無を判別するシステムを提案する．提案手法では，取得したマイクロ波ドップラーセンサの出力信号に対し，Autoencoder を用いて再構成された信号との RMSE を特徴量として算出する．この特徴量をサポートベクターマシンに入力することで，自動車内の乗員の有無を判別する．検証実験として，4 名の 20 代男性を被験者として，在データを 40 データ取得した．また，不在データとして，40 データを取得した．全 80 データに対し，leave-one-data-out 交差検定を行い提案手法の精度を評価する．その結果，正答率が 93.7％ になり，比較的高精度に自動車内の乗員の有無の判別が可能であることが確認された．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA1271737X
• 書誌情報: 研究報告高齢社会デザイン（ASD）; 巻 2020-ASD-17, 号 5, p. 1-2, 発行日 2020-02-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2189-4450
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会