WEKO3
アイテム
塵芥車の積込動作音に基づく動的ゴミ回収判定手法
https://doi.org/10.20729/00234834
https://doi.org/10.20729/0023483435febff3-aa69-47f2-bfca-2f31dfe94f93
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-JNL6506008.pdf (1.9 MB)
2026年6月15日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, 論文誌:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Journal(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-06-15 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 塵芥車の積込動作音に基づく動的ゴミ回収判定手法 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | A Dynamic Detection Method for Garbage Collection Based on Loading Sound of Garbage Trucks | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | [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 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||
| ID登録 | ||||||||||
| ID登録 | 10.20729/00234834 | |||||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 名城大学大学院理工学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 名城大学情報工学部 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Science and Technology, Meijo University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Faculty of Information Engineering, Meijo University | ||||||||||
| 著者名 |
國枝, 祐希
× 國枝, 祐希
× 鈴木, 秀和
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| 著者名(英) |
Yuki, Kunieda
× Yuki, Kunieda
× Hidekazu, Suzuki
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 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． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 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. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00116647 | |||||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 65, 号 6, p. 1049-1057, 発行日 2024-06-15 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 1882-7764 | |||||||||
| 公開者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
