2026-05-19T23:04:35Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234954 2025-01-19T09:37:39Z 581:11492:11499

塵芥車の積込動作音に基づく動的ゴミ回収判定手法 A Dynamic Detection Method for Garbage Collection Based on Loading Sound of Garbage Trucks 國枝, 祐希 鈴木, 秀和 Yuki, Kunieda Hidekazu, Suzuki [特集:移動の価値を再創造する高度交通システムとパーベイシブシステム] ゴミ収集，動作音，CNN 自治体職員や地域住民が集積所のゴミ回収状況を確認できるWebサービスがある．従来のゴミ回収状況判定手法は塵芥車に搭載したGPSから得られる位置情報と速度情報に基づいて，ジオフェンシング技術により集積所付近で停止していたら「回収中」，集積所から離反したら「回収済み」と判断していたが，十分な判定精度が得られていなかった．本論文では，塵芥車にゴミを積み込んで圧縮するときに発生する積込動作音をCNN（Convolutional Neural Network）により，リアルタイムで検出する手法を提案する．塵芥車の車載器に提案手法を導入し，フィールド実験によりその有効性を検証する． There is a web service that allows municipal employees and local residents to check the status of garbage collection at garbage collection stations. A conventional method for detecting the status of garbage collection is based on the location and speed information obtained from GPS data installed in garbage trucks, and uses geo-fencing technology to determine whether garbage is “collecting” when the truck is stopped near a garbage collection station or “collected” when it leaves the station, however, the detection accuracy has not been sufficiently high. This paper proposes a novel method that detects the loading sound of garbage trucks in real time by using a Convolutional Neural Network (CNN). The effectiveness of the proposed method is verified by field experiments using garbage trucks. 情報処理学会 2024-06-15 jpn journal article https://doi.org/10.20729/00234834 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234954 10.20729/00234834 1882-7764 AN00116647 情報処理学会論文誌 65 6 1049 1057 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/234954/files/IPSJ-JNL6506008.pdf application/pdf 1.9 MB 2026-06-15