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講演抄録/キーワード
講演名 2013-10-18 11:20
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
藤村 純中村隆文樋口裕子小郷克文津高健太郎和田友孝関西大)・大月一弘神戸大)・岡田博美関西大IN2013-84
抄録 (和) 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. 
(英) If the disaster (ex. terror and fire) occurs, a lot of people can`t be calm judgment in the buildings of urban areas, stations and schools. Typically, living or death is determined by evacuation method less than one minute. The authors are presented to evacuees; 1) The evacuation behavior is collected by sensors, 2) Evacuees exchange and share sensor information by ad-hoc communications, 3) Automatically detection of a disaster, 4) Calculation of the appropriate escape route, 5) Voice and screen display. We have been developing ERESS to achieve fully automatic evacuation within one minute after the disaster outbreak. The conventional method, was judging people either normal or danger using the SVM (Support Vector Machine) from the acceleration sensor data. However, behavior classification rate of people is about 60% at best in this method.
In this paper, we propose a new method using the angular velocity in addition to the acceleration. We find it can detect more detailed behavior of people in disaster.
キーワード (和) 災害 / 角速度 / 行動分析 / 機械学習 / サポートベクターマシン / ERESS / /  
(英) disaster / angular velocity sensor / behavior analysis / machine learning / Support Vector Machine / ERESS / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 245, IN2013-84, pp. 43-48, 2013年10月.
資料番号 IN2013-84 
発行日 2013-10-10 (IN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IN2013-84

研究会情報
研究会 IN  
開催期間 2013-10-17 - 2013-10-18 
開催地(和) 大阪大学 吹田キャンパス 銀杏会館 
開催地(英) Osaka University 
テーマ(和) 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 
テーマ(英) Contingency Plan/BCP, Robustness, Security and Privacy, Authentication/ID management, Web Service/SOA/ROA Platform, Social Networking Service (SNS), etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IN 
会議コード 2013-10-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Development of State Judgment Algorithm for Real-time Disaster Detection in Emergency Rescue Evacuation Support System (ERESS) 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 災害 / disaster  
キーワード(2)(和/英) 角速度 / angular velocity sensor  
キーワード(3)(和/英) 行動分析 / behavior analysis  
キーワード(4)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(5)(和/英) サポートベクターマシン / Support Vector Machine  
キーワード(6)(和/英) ERESS / ERESS  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤村 純 / Jun Fujimura / フジムラ ジュン
第1著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 隆文 / Takafumi Nakamura / ナカムラ タカフミ
第2著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 樋口 裕子 / Hiroko Higuchi / ヒグチ ヒロコ
第3著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小郷 克文 / Katsunori Kogo / コゴウ カツノリ
第4著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 津高 健太郎 / Kentaro Tsudaka / ツダカ ケンタロウ
第5著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 和田 友孝 / Tomotaka Wada / ワダ トモタカ
第6著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 大月 一弘 / Kazuhiro Ohtsuki / オオツキ カズヒロ
第7著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡田 博美 / Hiromi Okada /
第8著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2013-10-18 11:20:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IN 
資料番号 IN2013-84 
巻番号(vol) vol.113 
号番号(no) no.245 
ページ範囲 pp.43-48 
ページ数
発行日 2013-10-10 (IN) 


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