[4D3-E-2] Machine learning: living environment

[4D3-E-2-04] 車いす走行データと位置情報による弱教師を用いた路面状態の評価

〇渡邉 拓実¹、高橋 宏紀¹、岩澤 有祐²、松尾 豊²、矢入 郁子¹ (1. 上智大学、2. 東京大学)

キーワード：弱教師あり学習、路面アクセシビリティ、深層畳み込みニューラルネットワーク、ヒューマンセンシング、アシスティブ・テクノロジー

移動弱者のために，歩道のアクセシビリティ情報を提供することは重要な社会的課題である．これまで筆者らは，車いすに設置した加速度センサデータに対して教師あり学習を行うことで，路面状態を推定し歩道のアクセシビリティを評価してきた．教師データのためのビデオ撮影やその動画を用いた加速度センサデータへのラベル付けには，膨大なコストを要し問題となっている．本稿では，弱教師あり学習の一手法として走行時に自動取得済みの位置情報をラベルとして用いる路面状態評価システムを提案・評価した．その結果，位置情報をラベルとした弱教師あり学習を用いた手法が詳細な路面の特徴を獲得することができ、教師あり学習による路面の分類精度に近い0.57の平均F値，0.71の正答率で路面を坂/縁石/点字ブロック/その他に分類可能であることが示された．