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【24h】

ながらスマホ検出システムにおける機種依存性に関する検証

机译:验证智能手机检测系统中的模型依赖性

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摘要

我々はこれまでに,スマートフォン(以下,SP)を操作しながら,歩行や自転車での移動動作を行う「ながらスマホ」の判別について研究を行なってきた.具体的には,SP 端末から得られる 3 軸加速度成分と傾斜角を学習させた畳み込みニューラルネットワーク(以下,CNN)を用いて,「ながらスマホ」を判別するものである.しかし,これまでの検証に用いてきた SP 端末は,XperiaZ1 の 1 機種のみであり,他の機種では未検証であった.本検証では,iOS と Android OS の別機種端末を用いて,これまでのCNN による「ながらスマホ」の判別精度を比較することで,本提案手法の汎用性につて検証した.
机译:在操作智能手机时,我们曾经和自行车一起走动,然后在骑自行车(下文中,SP)。 我们研究了“智能手机”的歧视。 具体地,从SP端子获得的三轴加速分量 学习和倾斜角度的卷积神经网络(下文中称为CNN)用于确定“智能手机” 分开它。 但是,用于先前验证的SP端子只是Xperiaz1的一个模型, 其他型号是未经证实的。 在此验证中,到目前为止使用IOS和Android操作系统的其他模型终端 通过比较CNN的“智能手机”的确定精度,验证了该方法的多功能性。

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