移動状態分類の活用事例
🏥
ヘルスケア
日常の活動量を自動記録。歩数計を超えた移動パターン分析で健康管理を支援。
🚌
交通調査
都市の移動手段の割合を自動計測。徒歩・自転車・車の利用比率を可視化し、交通政策に活用。
🔋
省電力制御
移動状態に応じてGPS取得頻度を最適化。静止中はOFF、乗車中は低頻度でバッテリーを節約。
💪
フィットネス
ランニングと歩行を自動判別し、正確な消費カロリーと運動強度を記録。
🚗
運転検知
乗車を検知して自動的に運転モードに切り替え。通知を制限し、安全運転を支援。
👴
見守り
高齢者の活動パターンを学習し、通常と異なる行動（長時間静止等）を検知してアラート。
技術解説：DeviceMotion API とルールベース分類
このデモはスマートフォンに搭載された加速度センサーとジャイロスコープのデータをDeviceMotionEventAPIで取得し、統計的特徴量から移動状態を分類します。
分類のロジック
| 状態 | 加速度の標準偏差 | 特徴 |
|---|---|---|
| 🧍 静止 | < 0.5 | 微小振動のみ |
| 🚶 歩行 | 0.5〜3.0 | 規則的ピーク（~2Hz） |
| 🏃 走行 | > 3.0 | 大きな規則的ピーク（~3Hz） |
| 🚗 乗車 | 0.5〜2.0 | 不規則・低周波振動 |
使用する特徴量
- 加速度合成値（magnitude）: sqrt(x² + y² + z²)
- 標準偏差: 直近2秒間の振動の大きさ
- ピーク検出: 歩行・走行の周期的なパターン
- ゼロクロス率: 振動周波数の粗い推定値
プライバシー：すべての処理はブラウザ内で完結します。センサーデータは外部に送信されません。 カメラやGPSも使用しません。
より高精度な行動認識システムの構築
このデモはルールベースの簡易分類ですが、実用システムではディープラーニングモデルを用いてさらに多くの行動を高精度に分類できます。
このデモ（ルールベース）
- ・4状態の分類（静止/歩行/走行/乗車）
- ・追加パッケージ不要
- ・即座に動作
- ・閾値調整が必要
実用システム（DL）
- ・10+状態の分類（階段、自転車、電車等）
- ・CNN/LSTM/Transformerモデル
- ・精度95%以上
- ・学習データ収集が必要
カスタム行動認識AIの開発
業務に特化した行動分類モデルを構築できます。当社のNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell環境で従量課金なしの学習が可能です。
モーション分類をエッジデバイスで動かす
加速度センサーによる移動状態分類を、専用デバイスで常時稼働させるための推奨機材です。
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