Cycling can contribute to improvements of user’s physical and mental health, and can also bring positive impacts on the environment. However, many riders do not necessarily have a full understanding of safe bicycle riding. Existing sensing technology and mobile systems have demonstrated assistive features for car driving, and this motivates us to design a mobile application to feedback cyclist’s bicycle riding. In this paper, we present the current progress of our mobile system to perform vision-based scene analysis tailored toward the detection of potentially dangerous cycling.

心身の健康や混雑回避,環境問題の観点から自転車利用が注目を集めている.しかし,自転車利用 者の多くは自転車の安全運転について学ぶ機会を十分に得られていないため,知らずのうちに危険な運転をしてしまう可能性がある.従って,自転車利用者を事故から守るためには支援が必要である.現在,自動車の運転支援技術は広く研究されているが,自転車の運転支援に関する研究は限られている.自動車と比較して自転車は走行位置や環境,積載デバイスの制約など特有の問題が存在するため,自動車支援技術をそのまま転用することは難しい.そこで,本研究では自転車に搭載した速度センサとスマートフォンのカメラから乗車データを取得し,運転後に自転車利用者にフィードバックをするための運転状況の認識と評価の手法を検討する.


林 裕嵩,徐 安然,周 中一,矢谷 浩司.スマートフォンを用いた危険な自転車運転検知に向けた運転状況認識手法の実装.情報処理学会UBI研究会,2021年12月. (paper)

Hirotaka Hayashi, Anran Xu, Zhongyi Zhou, and Koji Yatani. Vision-based Scene Analysis toward Dangerous Cycling Behavior Detection Using Smartphones. In Adjunct Proceedings of the 2021 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp 2021), 28–29. (paper)