提案するシステムのコンセプト
The concept of the proposed system

 

EV（日産リーフ）のスペクトログラム．10kHz周辺と20kHz周辺にスイッチング雑音が見られる．
Spectrogram of an EV (Nissan Leaf). Switching noise is observed at 10 and 20 kHz.

 

場所別の累積の検知確率
The cumulative probability of detection for each place

 

ハイブリッド車（HV）や電気自動車（EV）は走行時の静音性に優れ，交通騒音問題の解決策として期待される反面，その静音性ゆえに歩行者が車両の接近に気づきにくく，低速走行時の交通事故が多い，という課題があります．そこで私たちは，スマートフォンを用いて車両の接近を検知し，Google GlassやSmart Watchといったウェアラブルデバイスを併用して歩行者に警告を出すシステムを開発しました．
車両の検知では，走行用モータの発する高周波音（スイッチング雑音）を手掛かりとし，機械学習によるアプローチを採用しました．スイッチング雑音は，主に5, 10, 20kHzの音から構成され，人間には非常に聞き取りづらいですが，スマートフォンでは明瞭に録音することができます．私たちの手法では，スマートフォンのマイクで録音した周囲の音声を，FFTを用いて周波数領域に変換し，5, 10, 20kHz周辺のスペクトル分布を特徴量ベクトルとして，J48分類器で接近車両の有無を判定します．J48分類器には，さまざまな環境で収集したEVやHVの走行音データを事前に学習させておきます．評価実験では，EVを92%，HVを82%の精度で検知でき，誤検知率と見落とし率はそれぞれ2.9%と13.9%でした．検知タイミングは，最速で最接近19.8秒前であり，3.7秒前には車両の90%を検知できます．また，車速や車種も判定することもできます．

Pedestrians have difficulty noticing hybrid vehicles (HVs) and electrical vehicles (EVs) quietly approaching from behind. We propose a vehicle detection scheme using a smartphone carried by a pedestrian. A notification of a vehicle approaching can be delivered to wearable devices such as Google Glass and Smart Watch. We exploit the high-frequency switching noise generated by the motor unit in HVs and EVs. Although people are less sensitive to these high-frequency ranges, these sounds are prominent even on a busy street, and it is possible for a smartphone to detect these signals. The ambient sound captured at 48kHz is converted to a feature vector in the frequency domain. A J48 classifier implemented on a smartphone can determine whether an EV or HV is approaching. We have collected a large amount of vehicle data at various locations. The false-positive and false-negative rates of our detection scheme are 2.9% and 13.9%, respectively. The first alarm was detected as early as 19.8s before the vehicle approached the observer. The scheme can also determine the vehicle speed and vehicle type.

【参考文献】
M. Takagi et al., “Detecting hybrid and electric vehicles using a smartphone,” The 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, pp.267-275, 2014.
M. Takagi et al., “スマートフォンを用いた電気自動車およびハイブリッド車の接近検知手法,” 情処学研報, vol. 2014, no.12, 2014-UBI-43, pp.1-8, 2014．
藤本浩介他, ”電気自動車の特徴音を用いたスマートフォンによる車両接近検知手法, ” 信学総大, B-15-6, March 2014．