2026-03-12T11:57:09Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240310 2025-01-19T08:01:09Z 6164:6165:6640:11802

マルチモーダルAIを用いた自転車走行時の異常フォーム検出システム An Irregular Detection System for Bicycle Riding Form using Multimodal AI 戸簾, 隼人 矢野, 英人 甲斐, 尚人 義久, 智樹 近年，サイクリングの観光利用が普及し，初心者が長距離サイクリングをする機会が増えている．その結果，サイクリストが意図せず一部の脚の筋肉を使いすぎてしまい，腸脛靭帯炎などの傷病を引き起こす場合がある．これは自転車の異常な乗車フォームが影響を及ぼしている．そこで本稿では，慣性計測ユニット(IMU)と2D Light Detection And Ranging（2D LiDAR）を用いた，自転車の異常な乗車フォームを検出するための新たなアーキテクチャを提案する．アーキテクチャでは，Recurrent Neural NetworkベースのモデルにIMUのデータを入力して得られた出力と，2D LiDARのデータを処理して得られる特徴量を分類メタモデルの入力とし，異常な乗車フォームを検出する．評価実験の結果，分類メタモデルの評価指標として精度0.900，適合度0.892，再現率0.841，F1スコア0.862が得られた．これは分類モデル単独の評価指標と比較して，全ての項目で性能が向上し，アーキテクチャの有効性が実証された．さらに，開発したアウトソーシングシステムにより，IoTエッジにて，約0.657秒ごとに異常な乗車フォームの検出が可能と明らかにした． 情報処理学会 2024-06-19 jpn conference paper https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240310 マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集 2024 1371 1379 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/240310/files/IPSJ-DICOMO2024186.pdf application/pdf 1.4 MB 2026-06-19