抄録
CF-008
車いすセンシングと機械学習による走行時異常行動検知
車いすセンシングと機械学習による走行時異常行動検知
車いすユーザなどの交通弱者の移動のサポートは社会的に重要な課題の一つである。本研究の目的は、スマートフォンによって計測される手動車いすユーザの走行時加速度データを用いて車いす走行の危険度合いの定量化を行うことである。本稿では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて特徴量を算出し、それを元にしたAutoEncoderモデルを作成することで再構築誤差を算出する。そして、再構築誤差の大きいサンプルでは危険な行動が、小さいサンプルでは安全な行動がそれぞれ発生しているかどうかを、走行時に撮影された動画データから確認し、定性的評価を行う。
