Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2021-06-23 |
タイトル |
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タイトル |
スマートウォッチの音響センサを用いたポイ捨てごみの種別認識手法の提案と評価 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ウェアラブルコンピューティング |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
著者所属 |
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九州大学 |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学/JSTさきがけ |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所革新知能統合研究センター |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
著者名 |
立花, 巧樹
中村, 優吾
松田, 裕貴
諏訪, 博彦
安本, 慶一
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ごみのポイ捨ては社会問題に発展している.ポイ捨てを防止する方法として,ごみ箱やポイ捨て禁止の旨が書かれた看板をポイ捨てされる場所に設置して,未然にポイ捨てを防止する都市デザイン的アプローチが考えられる.しかし,ごみ箱やポイ捨て禁止の旨が書かれた看板を,ポイ捨てが起こりうる場所全てに配置することは,現実的ではない.したがって,ポイ捨てが多くされる場所に対して効率的に配置することが求められる.そのためには,ごみの種別・位置を網羅的に事前に把握することが必要である.しかし,既存手法では,本問題を解決することは困難である.本研究では,ユーザが装着しているスマートウォッチから得られるセンサデータのみを用いて,ごみの種別および位置を推定するシステムを提案してきた.本システムは,ユーザがごみを叩きながらごみ拾いをするのみで,ごみの種別・位置を記録することが可能である.本稿では,スマートウォッチの音響センサから得られるデータを用いてモデルの構築を行い,評価実験を行った.実験結果より,LightGBM を用いた際におけるモデルの精度が最も高くなった. |
書誌情報 |
マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集
巻 2021,
号 1,
p. 325-332,
発行日 2021-06-23
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |