@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00098496,
 author = {松田, 裕貴 and 新井, イスマイル and Yuki, Matsuda and Ismail, Arai},
 issue = {2},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Feb},
 note = {防犯意識の向上にともない，夜道の明るさなどの「安心・安全面」に配慮した情報整備が，歩行者向けナビゲーションにおいて重要となってきている．街灯照度に基づき歩道の安全性を可視化する取り組みは，各自治体などによって実施されているが，安全性判定に必要な街灯照度測定にかかるコストや手間などから，網羅性に欠けているのが現状である．そこで本研究では，スマートフォン搭載照度センサを用いて，街灯照度データを収集，集合知を形成することにより，情報整備における「網羅性」問題の解決を検討している．なお，スマートフォンを用いた測定には，端末の保持角度が不定，歩行中に照度が測定されるといった課題があるため，照度センサの特性に基づく街灯位置推定手法および街灯照度推定手法を提案し，検証を行った．検証の結果，街灯位置推定の再現率は，全街灯種について約89%，一般的な生活道路の大多数に用いられている街灯種（水銀・蛍光ランプ）について94.1%となった．また，街灯と推定地点の平均絶対誤差は全街灯種について約1.97mとなった．街灯照度推定の平均誤差率は全街灯種について約31%，事前調査の対象とした街灯種について約17%となった．, There is a growing demand for public managing security information such as the brightness of night sidewalks in the field of pedestrian navigation systems. Such security information is collected and visualized by some municipalities, but the coverage of the survey is not sufficient due to measurement equipment costs and labor costs. Therefore, in this study, we address these cost problems by collecting the illuminance of streetlamps with the light sensors of smartphones and applying collective intelligence. However, there is a problem with the randomness of a smartphone's measurement angle because users measure illuminance while walking down a sidewalk. So, we propose an inferring method regarding each streetlamp's position and illuminance based on the properties of each light sensor, and we evaluate each method of collection. As a result of the evaluation, the recall of position estimation method was 94.1% (kinds of streetlamps which are generally installed), 89% (in all streetlamps). In addition, the average absolute error between the estimated point and streetlamp was 1.97m (in all streetlamps). The mean error rate of illuminance estimation method was 17% (expected streetlamps), 31% (in all streetlamps).},
 pages = {750--760},
 title = {スマートフォン搭載照度センサの集合知による網羅的な街灯情報収集システムの開発},
 volume = {55},
 year = {2014}
}