位置情報を用いた二輪車モーションセンシングデータへの正解データ自動ラベリング手法の一提案

概要

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二輪車は四輪車より事故時の危険性が高いにもかかわらず安全運転支援システムが普及していない.そこで我々は,二輪車の右左折や加減速の挙動を把握することで危険な状態を判断し,二輪車の安全運転を支援するシステムを創出する研究に取り組んでいる.二輪車の車体挙動を把握するためには,モーションセンサを取り付けて取得したセンシングデータを解析する.解析は一般的に挙動の正解データを与えて機械学習を使用する.そして,新たに取得したデータがどのような挙動をしているかを判断する.そのためには,あらかじめ正解ラベルを付けた二輪車のモーションセンシングデータを用意する必要がある.センシングデータにどの挙動時のものであるかの正解ラベルをつけるには,走行時の状況を記録した映像データから手作業でつけることも可能であるが,手間が大きいため自動ラベリング手法を提案する.提案手法では,二輪車の走行時に GPS から得た位置情報を使用し,どの道路で旋回,右左折をしたかどうかを特定する.位置情報の連続する 2 時点の差分データから走行地点の曲率を計算し,曲率があるしきい値より大きかった地点を抜き出す.その時刻に対応する二輪車の右左折時のモーションセンシングデータを抜き出すことができ,右左折の正解ラベルをつけることが可能となる.また,GPS 情報取得間隔のズレから発生する挙動データの始点のズレは,その時の速度や進行方向より補正する.結果として,同じ地点の二輪車のモーションセンシングデータから,同じ挙動を行ったものをクラスタリングでき,0.85 以上の相関を持ったデータの抜き出しが可能となった.
2013-10-10

位置情報を用いた二輪車モーションセンシングデータへの正解データ自動ラベリング手法の一提案

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