スマートフォン内蔵マイクを用いた歩道路面状況推定における汎用性の向上に向けた改善

DOI 情報処理学会

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  • A Proposal of a Method to Increase the Versatility of Sidewalk Surface Condition Estimation Using a Smartphone's Microphone

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抄録

湿潤や凍結といった不安定な路面状況によって，歩行者の転倒・転落事故が発生する．このような事故を防止するためには，路面状況を事前に把握することが重要である．本研究では，路面状況によって歩行音が異なることに着目し，スマートフォンの内蔵マイクを用いた音響センシングによって路面状況を推定する手法を提案する．本稿では，複数人の歩行音を収集し，歩行動作の個人差に頑健な推定手法を検討および評価する．評価実験の結果，1歩ごとに抽出したMFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）と複数歩における歩行安定度を組み合わせて用いることで，一般分類モデルの推定精度がF-measure 0.697となり，先行研究で用いた手法からF-measureが0.017向上することを確認した．

Unstable sidewalk surface conditions, such as wet or icy conditions, can cause pedestrian falls. To prevent such accidents, it is important to know the road surface condition in advance. In this study, focusing on the fact that walking sounds are highly affected by the road surface condition, we propose a method to estimate the sidewalk surface condition by acoustic sensing using a smartphone's built-in microphone. In this paper, we collect walking sounds of multiple people with the same footwear and road surface conditions, and investigate and evaluate an estimation method that is robust to individual differences in walking behavior. The results of the experimental evaluations showed that the common classification model that combines the Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) extracted at each step and the gait stability at multiple steps, resulted in an F-measure of 0.697, which is 0.017 higher than the conventional method.

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