IPSJ SIG Technical Report Vol.2019-ITS-76 No /2/ ITS Intelligent Transportation System : IT

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1 ITS Intelligent Transportation System : ITS Intelligent Transportation System: ITS 2 [1] 1 1 / Graduate School and Faculty of ISEE, Kyushu University, Fukuoka , Japan 2 Faculty of Informatics, Kansai University, Osaka, , Japan RANSAC Random Sampling Consensus F 0.83 RANSAC 1

2 [2] Haar [3] [4] () [1] 2 RANSAC 3. 1 Sound Retriever HP-VD ULP-VD Sound Retriever 2 LPF Low Pass Filter 2 LPF 2.0 khz [5] LPF 4.0 khz 2

3 Sound Retriever 2 1 Sound Retriever LPF LPF Ultra Low Power Vehicle Detector (ULP-VD) Wake-up Signal Learning Data Ring Buffer Vehicle Sound High Performance Vehicle Detector (HP-VD) Training Process DWT DWT Decision Process Logistic Regresion Regression Coefficients Logistic Regresion Ground truth Thresholding ULP-VD HP-VD Output 2 ULP-VD HP-VD ULP-VD 3.2 HP-VD HP-VD [1] ULP-VD ULP-VD HP-VD 3.3 ULP-VD ULP-VD Sound Retriever 1 HP-VD ULP-VD 2 ULP-VD ULP-VD DWT Discrete Wavelet Transform 1 DWT DWT [2] 3 8 khz 512 Haar 5 DWT khz 512 Haar 5 DWT 5 Haar-DWT DWT 1 Haar-DWT 2 LPF Low Pass Filter 2 HPF High Pass Filter Haar-DWT 1 Haar-DWT LPF 1 Haar-DWT N Haar-DWT 2 FFT Fast Fourier Transform ULP-VD DWT 3

4 Analog Circuit 3 Power Spectrum [ 10 3 ] Frequency [Hz] Frequency [Hz] Feature Values [ 10 3 ] 5 Haar-DWT 512 Haar [6] Haar DWT HP-VD 1 x 1, x 2,..., x n Y = {0, 1} 1 P (Y = 1 X) = e AX (1) X = t [1, x 1, x 2,..., x n ] A = [a 0, a 1, a 2,..., a n ] C(A) C(A) = 1 N N log P (Y = Y i X i ) (2) i=1 {X i, Y i i = 1, 2,..., N} HP-VD ROC Receiver Operating Characteristics ROC TPR True Positive Ratio 1 f s 8 khz khz khz khz khz khz khz 256 Audio Device 4 IN C GND 3.3V R1 OUT R2 ADC (10bit) Digital Out RST Ring Buffer (MSP430) GPIO Interrupt Digital Out ULP-VD (MSP430) SPI SPI UART C = 1µF R1 = 25kΩ R2 = 25kΩ FPR False Positive Ratio TPR FPR ROC [7] TPR 1.0 FPR 0.0 ROC HP-VD ULP-VD 4 ULP-VD MSP430G2553 MSP430G2553 TI TEXAS INSTRUMENTS ULP-VD 2 2 MSP430G2553 PC 4

5 情報処理学会研究報告 表 2 MSP430G2553 の仕様 性能 消費電力 動作周波数 Active Mode 1 16 MHz 230µA 動作電圧 Standby Mode V 0.5µA RAM Off Mode 512 Byte 0.1µA 4.1 アナログ回路モジュール 図 5 実験設備 アナログ回路モジュールは Audio Device とバイアス回 路で構成される Audio Device では ダウンサンプリングした車両走行音 4.3 ULP-VD モジュール データを再生する ダウンサンプリングする量は 図 1 の ULP-VD モジュールは ULP-VD の判定プロセスに該 LPF のカットオフ周波数に合わせて適切に調整される 本 当する処理を実行する 車両走行音データに対して特徴量 稿では 車両走行音のサンプリング周波数が 8 khz になる 抽出から車両通過判定までに一定の処理時間が必要なため ようにダウンサンプリングを行った 全ての車両走行音データに対して車両通過判定を行うこと バイアス回路では 再生された車両走行音データに直流 成分を加算し車両走行音データを 0 3.3V 間に変換する ができない そこで本稿では MSP430 の処理能力を考慮 し約 0.2 秒間ごとに車両通過判定を行うよう設定した 本稿では リングバッファブロックに MSP430 を用いてお 車両通過判定に使用した階数 DWT を適用するサンプ り ADC Analog to Digital Converter を利用して車両 ル幅 回帰係数ベクトル 閾値は初期的評価実験の結果 走行音データをサンプリングするため MSP430 がサンプ で得られた最適なパラメータを用いた 詳細については ル可能な範囲である 0 3.3V 間に車両走行音データを変 にて述べる 換する 図 4 に使用したバイアス回路図を示す バイア 車両通過の判定結果を出力する際 MSP430 の UART ス回路は抵抗とコンデンサで構成され HPF High Pass Universal Asynchronous Receiver/Transmitter 通信を用 Filter の機能を有している 本稿では バイアス回路内の いた 転送速度は 9600 bps に設定し ログ取得用の PC を HPF は不要であるため キャパシタンスを十分に上げる 用いてデータを収集した 事でカットオフ周波数を下げた コンデンサは C = 1µF 抵抗は R1 = R2 = 25kΩ に設定した 5. 評価 階数 サンプル幅を決定するための初期的評価 省リ 4.2 リングバッファモジュール リングバッファモジュールは 図 1 の Sound Retriever 中 ソース車両検出ブロックの実証評価 ウェイクアップ型省 電力車両検出システムの消費電力評価を行った に存在するリングバッファに対応する リングバッファの 初期的評価では ULP-VD の階数 サンプル幅を変化さ 役目は HP-VD と ULP-VD への車両走行音データの提供 せた時の精度 網羅度を各天候ごとに調査し 最適な階数 である しかし本稿では ULP-VD の実証評価環境の構築 サンプル幅を定義した 実証評価では 初期的評価で求め が目的であるため ULP-VD への車両走行音データ提供部 た最適な回帰係数ベクトル 閾値を利用し 超低消費電力 分のみを実装した マイコンである MSP430G2553 を用いて車両検出精度を評 リングバッファモジュールに車両走行音を入力する際 価した 消費電力評価では 実証評価で求めた車両検出精 MSP430 の ADC を用いた サンプリング周波数は 8 khz 度を元に ウェイクアップ型省電力車両検出システムが高 量子化ビット 10 bit でサンプリングを行った リングバッ 性能車両検出システム単体で運用した際と比較しどの程度 ファに保存する車両走行音データは ADC の値ブレを防 の省電力性が見込めるのか評価した ぐため下位 2 bit を捨て 8 bit とした リングバッファモジュールから ULP-VD モジュールへ 5.1 評価環境 車両走行音データを出力する際 MSP430 の SPI Serial 九州大学伊都キャンパス内の片側 1 車線計 2 車線道路 Peripheral Interface 通信を用いた 転送速度は 500 kbps において 晴天 雨天 豪雨における車両走行音データを に設定した ULP-VD モジュールから GPIO 割り込みが 収集した 各天候の検証に用いた車両通過台数はそれぞれ あった時に転送を開始し 転送中はリングバッファの更新 151 台 88 台 164 台となった 雨天は 2018 年 5 月 2 日 を停止した 14 時頃に車両走行音を収集し その時の福岡市の降水量は 2019 Information Processing Society of Japan 5

6 3 mm/h [8] mm/h [8] 30 7 [9] 5 1 AZDEN SGM m 2 m IC SONY HDR- MV 48 khz 16 bit 8 khz 5.2 ULP-VD ULP-VD True Positive TP False Negative FN ULP-VD False Positive FP True Negative TN TP FN FP TN Precision Recall Precision = T P T P + F P Recall = T P T P + F N (3) (4) Precision Recall Recall ULP-VD HP-VD Recall ULP-VD HP-VD Precision HP-VD Precision HP-VD Weather and Time-Window Haar-N (Precision and Recall) ULPVD ULP-VD DWT 6 ULP-VD HP-VD ULP-VD HP-VD ULP-VD ULP-VD MSP430 6

7 3 TP TN FP FN Precision Recall RaspberryPi[W] MSP430G2553[mW] 8.25 Power Consumption Ratio sunny rain heavy rain Number of Vehicles per Hour (thread=4) MSP430 8 bit MSP ULP-VD MSP430G2553 HP-VD RaspberryPi 3 model B Toppers/FMP 1 4 Sound Retriever ULP-VD JP15H05708 JP17K19983 JP17H01741 [1] Vol. 60, No. 1, pp (2019). [2] Averbuch, A., Zheludev, V. A., Rabin, N. and Schclar, A.: Wavelet-based acoustic detection of moving vehicles, Multidimensional Systems and Signal Processing, Vol. 20, pp (2009). [3] 27 (2015). [4] Vol. 15, No. 0, pp (2006). [5] (2012). [6] pp. 1 2 (2018). [7] ROC Vol. 28, pp (2005). [8]. [9] 30 7 (2018). 7