@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233062,
 author = {松尾, 直紀 and 秋山, 豊和 and 新井, イスマイル and 山本, 寛 and Naoki, Matsuo and Toyokazu, Akiyama and Ismail, Arai and Hiroshi, Yamamoto},
 issue = {42},
 month = {Mar},
 note = {バス運転手の高齢化や人員不足によるバス事故が社会問題となっており，乗合バスでは車内事故の割合が多く，その低減が求められている．本研究では，路線バス車内で収集されたセンサデータを活用し，不快運転の自動抽出を目指し，その基礎データの収集を行った．バス車内の常時観測は容量やプライバシー面での配慮が必要であるなどの課題があるため，低解像度の遠赤外線カメラを使用し，映像を目視で確認した．また車速や GPS データ，加速度センサデータなどを用いて分析を行った．分析を行うにあたって膨大なセンサデータを全て手作業で詳細に確認するのは手間が大きいため，加速度センサの特徴や過去の文献から分析する地点および加速度のおおよその閾値を設定し，分析範囲を絞り込み，抽出した事例から適合性の高いデータ抽出条件を検討し，分析範囲を拡大して基礎データの収集を行った．その結果，適合性の高いデータ抽出条件を設定し，分析範囲を絞り込むことで，作業時間を短縮しつつ基礎データの収集が可能であることを確認した．},
 title = {匿名性の高いセンサを用いた路線バスの常時観測による不快運転の分析},
 year = {2024}
}