Wi-Fi信号を用いた自動車・自転車検出手法の設計と評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-03-02
• タイトル: Wi-Fi信号を用いた自動車・自転車検出手法の設計と評価
• 言語: jpn
• 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: 九州大学大学院システム情報科学研究院
• 著者所属: 九州大学大学院システム情報科学研究院
• 著者所属: 九州大学大学院システム情報科学研究院
• 著者所属: 九州大学大学院システム情報科学研究院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ISEE, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ISEE, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ISEE, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ISEE, Kyushu University
• 著者名: 折原, 凌; 石田, 繁巳; 荒川, 豊; 福田, 晃
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 高度道路交通システム（Intelligent Transport System: ITS）において，道路の走行車両検出は重要なタスクの 1 つである．既存車両検出手法にはカメラや LiDAR，埋設型のコイルなどによる検出がある．しかし，これらの手法は設置や管理コストが高く，またカメラ以外では複数種類を区別して検出することが難しい．このような問題に対して筆者らは既設公衆 Wi-Fi を用いた自動車・自転車の検出に向けて研究を行っているが，車体の大きいバスに比べ，車体の小さいバイク・自転車などは送受信機間に遮蔽がなく，区別して検出することは困難であるという課題がある．本稿では，これを解決する信号処理手法を適用した Wi-Fi による車両検出システムを提案する．送受信機間が遮蔽されない場合には直接波の影響が大きいことに着目し，直接波成分を軽減する信号処理を加えた Wi-Fi 信号変化を解析し，通過車両を車両種別を識別しながら検出する．実環境に Wi-Fi 機器を設置して収集したデータを用いて提案システムを評価した結果，F1 値 0.842 という精度で 5 クラスの車種を検出できることを確認した．
• 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: AA11515904
• 書誌情報: 研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ（ITS）; 巻 2020-ITS-80, 号 3, p. 1-8, 発行日 2020-03-02
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8965
• 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