ERESS(非常時緊急救命避難支援システム)における加速度・角速度センサとSVMを用いた被災者行動の状態判定アルゴリズム(障害対策・BCP,信頼性技術,セキュリティ・プライバシー保護技術,認証/ID管理,Webサービス/SOA/ROA基盤,ソーシャルネットワーク(SNS)及び一般)

概要

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ビル・駅・学校などの都市域の建物内で火災・爆発やテロといった突発的災害が発生した場合,多くの被災者はパニックを起こし冷静な判断ができない.一般に災害発生直後,数分以内の避難判断が被災者の生死を分けるとされている.筆者らは災害現場に偶然居合わせた被災者群に対して,1)避難行動をセンサで収集,2)アドホック通信で周辺被災者とセンサ情報を交換・共有,3)災害発生を検知,4)適正な避難経路を算出,5)音声・画面表示など,避難誘導の全てを災害発生後1分以内に完全自動で実現するERESS(Emergency Rescue Evacuation Support System)の開発を行っている.従来のERESSでは,加速度センサデータからSVM(Support Vector Machine)を用いて人が危険であるかの判定を行っていた.しかし当該方式における人の行動判別率は高々60%程度であった.本稿では,加速度センサに加えて角速度センサを導入することで,災害時における人の行動をより詳細かつ正確に分析する手法を新たに提案する.
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2013-10-10