DEIM Forum 2019 D5-3

SVM を用いた自動車のキズ検知に有効な圧電センサ特徴量の検討
宮坂 和希†

廣田 雅春††
栗脇 悠一†††††

山本

幸生†††

荒木 徹也††††

恵木 正史††††
石川

山村 洋市†††††

博††††† 首都大学東京システムデザイン学部 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6†† 岡山理科大学総合情報学部 〒 700-0005 岡山県岡山市北区理大町 1-1††† 宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所学際科学研究系 〒 252-5210 神奈川県相模原市中央区由野台 3-1-1†††† 首都大学東京システムデザイン研究科 〒 191-0065 東京都日野市旭が丘 6-6††††† アイシン・エィ・ダブリュ株式会社コネクティッドソリューション部 〒 444-8564 愛知県岡崎市岡町原
山 6-18E-mail: †{miyasaka-kazuki,egi-masashi}@ed.tmu.ac.jp, ††hirota@mis.ous.ac.jp,†††yukio@planeta.sci.isas.jaxa.jp, ††††{araki,ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp,†††††{i35669 yamamura,i32661 kuriwaki}@aisin-aw.co.jp,
あらまし

カーシェアリングでは，自動車のキズに関する問題が近年関心を集めている．利用者が自動車を利用する

ときに仲介者がいないため，自動車にキズが付いたまま次の利用者が自動車を利用する場合がある．これまで，事業者が定期的に自動車を目視で確認することでキズを発見していたが，この方法ではいつどこでキズが発生したかを把握することが難しい．そのため，自動車のキズの発生を自動的に検知し記録する技術が求められている．本研究では，機械学習を用いて，キズの発生を検知するのに有効な特徴量を検討する．本研究で扱う特徴量は，圧電センサから取得した振動データから得た集合である．車体に４つの圧電センサを配置し，衝突物との接触時の振動データを取得する．そして，その振動データから得た様々な特徴量を，SVM に適用することで特徴量を検討する．
キーワード 振動データ，カーシェアリング，異常検知の扱いに関して様々な問題が発生している．レンタカーの場合，

1. は じ め に自動車を借りるためには仲介者と対面する必要があり，自動車

自動車事業にはカーシェアリングと呼ばれる事業がある．カー

も一回のレンタルごとに清掃され，清潔な状態で利用者が乗車

シェアリングとは，特定の自動車を会員間で共有し，それぞれするため，事業者との問題が起こりにくい．しかし，カーシェが利用したい時間にレンタルすることができる自動車共同利用

アリングの場合，自動車をレンタルするために仲介者と対面す（注 1）．2018 年 3 月の調査時点で，カーる必要はない．そのため，自動車もレンタル毎に必ず清掃されシェアリング車両台数は 29,208 台，会員数は 1,320,794 人である訳ではなく，以前に利用されたままの状態で利用者が乗車すサービスの一つである（注 2）

り，サービス規模は年々増加している．

る．このことにより，レンタカーと比較して問題が起きやすい．

カーシェアリングと類似する事業にレンタカーがあるが，レその問題の一つとして，自動車にキズが付いたまま次の利用

ンタカーは営業時間が限られており，自動車は長時間レンタル

者が利用する場合がある．これは，以前の利用者が自動車にキされることが多い．カーシェアリングは会員制であるため無人ズを付けたが，事業者に報告をせずそのまま返却した場合に起でレンタルを行うことが可能で，短時間の貸出しをしている点

こる．カーシェアリング事業者が定期的にキズの確認を目視でがレンタカーとは異なる [1]．また，移動以外の目的に自動車を行っているが，自動車が返却されたときに毎回確認するわけで

（注 3）

．

はない．そのため，カーシェアリング事業者はいつどこで自動

カーシェアリング普及の最も大きな要因として利用者のコス

車にキズが付いたのかを把握することが難しいので，キズの発利用することも可能である

ト削減効果がある．マイカーを所有することに比べ，自動車の取得費用や車両整備費などの維持費がかからないことは，利用者にとって大きなメリットとなっている [2]．
しかし，カーシェアリングの利用者数の増加に伴い，自動車

生を自動的に検知し記録する技術が求められている．
その技術の一つとして，三次元計測を用いたものがある [3]．
これは，カメラとプロジェクタを用いて，自動車の利用前後の差異により凹みの検出を行うものである．これはカメラとプロジェクタを使用するため場所を取るが，カーシェアリングの規（注 1）：http://www.carmanagementservice.com/mail/170920.html

模拡大に伴い，自動車の台数を増やすため駐車場の場所を取ら（注 2）：http://www.ecomo.or.jp/environment/carshare/

ないことが要求される．そのため新たなキズ検知の技術が必要

carshare graph2018.3.html（注 3）：https://www.nttdocomo.co.jp/binary/pdf/info/news release/

topics/topics 180109 00.pdf

である．
そこで，本研究では，カーシェアリング中のキズの発生を，

振動データにより自動的に検知する技術の開発を目的とし，その前段階として，機械学習を用いて，キズの発生を検知するのFLB
圧電センサーに有効な特徴量の検討を行う．そのために，車体に４つの圧電センサを配置し，衝突物との接触時の振動データを取得する．
本研究で扱う特徴量は，圧電センサから取得した振動データから得た集合である．
その振動データから得た様々な特徴量を用いて，キズのあるなしのラベルが付与されている振動データから，機械学習で 2

FLD

値分類することで自動車のキズ検知に有効な特徴量を検討する．
本論文は，以下の構成に従う．2 章では，本研究に関連する研究について述べる．3 章では，本研究で用いるデータセット

RLDについて述べる．4 章では，キズ検知の分類をするための分析手法について述べる．5 章では，実験結果と考察について述べる．6 章では，追加実験とその考察について述べる．7 章では，

RLB

まとめと今後の課題について述べる．

図 1: 圧電センサ配置図

2. 関 連 研 究
本章では，これまでの振動, 及び自動車のキズ検知に関連する研究について述べる．振動に対して Support Vector Machine(SVM) [4] を用いた研究として Zhang ら [5] の研究が挙げられる．Zhang らは，故障検知とモータベアリングの分類のハイブ
リッドモデルを提案している．特徴量に Multi-scale Permuta-tion Entropy (MPE) を用いて，機械学習に SVM を用いて評価を行なっている．本研究も，振動に対して SVM によるキズ検知のための分類をしている．
振動に対して複数の機械学習を比較する研究として，辻ら [6]の研究が挙げられる．辻らの研究では，機械学習を用いて，高力ボルトの軸力低下の事前特定を研究している．その際に，Neural Network，Random Forest，SVM といった手法の精度を比較している．振動データを高速フーリエ変換し，そこから
周波数特徴量を取得する．そのほかに元の振動波形データから波形の減衰率を算出したものを減衰率特徴量として取得する．
図 2: 衝突位置

そしてそれらの特徴量を用いて機械学習で識別することで精度を比較している．本研究では，振動データに対して SVM を用いて，特徴量を比較し検討している．
振動に対して有効な特徴量を分析する研究として，加藤ら [7]の研究が挙げられる．この研究では，機械学習手法である SVMを用いて，深発月震の特徴量の半自動的な発見を行なった．その際に，月震の Power Spectral Density (PSD)，J2000 座標

測ではなく，振動のアプローチでキズ検知のための特徴量を検討している．

3. データセット
3. 1 データセットの種類

系における月-地球間の距離，月の位置，月の速度を特徴量と本研究では，4 つの圧電センサから振動データを取得する．

して用いており，月震の PSD，月-地球間の距離が震源分類にそれぞれの圧電センサの車体の配置を図 1 に示す．また，衝突有効な特徴量であることを示した．本研究では，振動データの物の衝突箇所を図 2 に示す．圧電センサに対して，衝突物と衝

PSD を用いて学習している．

突箇所を変更しながら，4 つの圧電センサを反応させることにまた，自動車に対してキズ検知を行っている研究として鈴木よって 124 の振動データを取得した (このデータは，センサがら [3] の研究がある．この研究は，カメラとプロジェクタを用

反応しなかった場合は含まれていないため，表 1 に示すようにいて，三次元計測で車内外観に対する自動検査システムを開発

センサ毎のデータ数にばらつきが存在する)．衝突箇所は図 2することで，自動車の凹みを検出している．この検出システムに示すように，フロントバンパの左側，中央，右側，リアバン

は，従来のマーカー位置を利用した研究に加え，ICP アルゴリ

パの左側，中央，右側，左のフロントドア，リアドア，右のフ

ズムを加えることで，凹みの検出率が改善された．本研究でも，

ロントドア，リアドアの 10 箇所である．また，それぞれの振自動車に対して，凹みを含むキズ検知を行っており，三次元計

動データには，目視によって判断されたキズあり，キズなしが表 1: 各データセットのデータ数と構成比率 (キズあり：キズなし)
データセット名

全データ

FLB

FLD

RLD

RLB

データ数

114 : 1031 : 3

25 : 230 : 328 : 20.919 : 0.080

0.911 : 0.088

0.925 : 0.074

0.909 : 0.090

0.933 : 0.066

比率
データセット名

反応センサデータ FLB(反応センサ) FLD(反応センサ) RLD(反応センサ) RLB(反応センサ)

データ数

72 : 7

22 : 312: 1

28 : 1

10 : 2比率0.911 : 0.088

0.880 : 0.120

0.923 : 0.076

0.965 : 0.034

0.833 : 0.166

FLB

FLD

FLB

FLD

RLD

RLB

RLD

RLB

図 3: 一番近いセンサの振幅が大きくなる例

図 4: どのセンサも振幅があまり変わらない例

ラベルとして付与されている．他に衝突物の種類としてコンクがどのようなデータかは不明で，上の例では RLB が反応セン

リートとポール，衝突したときのキズの大きさ，衝突したとき

サデータに含まれると考えられ，また図 3 に示すように 4 つのの塗装剥がれありなしが付与されている．データ数が少ないた

センサの中で一番振幅が大きいため，振幅と，キズ検知に関連

め，一度の衝突で取得できる 4 つの振動データをまとめて扱うする特徴に関係があると考えられるが，別の例では図 4 に示すのではなく，それぞれ個々のデータとして扱う．

ように 4 つのセンサ全ての振幅があまり変わらないということ

本研究において，このデータから実験用に作成したデータセッ
トは次の 10 個である．
「全データ」，「FLB」，「FLD」，「RLD」，があり，振幅と，キズ検知に関連する特徴に関係があるかはこれだけでは判断できない．

「RLB」，そして，「反応センサデータ」，「FLB(反応センサ)」，

しかし，多くの衝突では衝突箇所に一番近いセンサの振幅が「FLD(反応センサ)」，「RLD(反応センサ)」，「RLB(反応セン

一番高くなっているため，本研究では反応センサデータに振幅サ)」である．それぞれのデータセットに含まれる振動データ数が大きいデータが含まれると仮定し，以下のような手法を用いとキズあり，キズなしのラベルの比率を表 1 に示す．

てデータセットを作成する．

「全データ」とは，124 の振動データを全て使用したデータセットである．

なお，本研究のデータには，何も衝突していない際のデータは含まれておらず，物体を衝突させた際の振動データのみが含「FLB」，「FLD」，「RLD」，「RLB」とは，図 1 の圧電センサ

まれている．そのため，キズなしのラベルが付与されたデーが配置されている箇所ごとに振動データを抽出したデータセッ

タでも，振幅が大きいデータが存在する．よって，反応センサ

トである．4 つのセンサは配置されている自動車の部位がそれデータにもキズなしのラベルが付与されたデータが存在し，反ぞれ異なるため，部位毎の振動の特徴に差がある場合，分類性

応センサデータがすべてキズありのラベルが付与されたデータ能に影響する可能性があるため，全データをセンサ毎に分けたというわけではない．

データセットを作成した．

以下でデータセットを作成する手法を述べる．前処理として，「反応センサデータ」とは，例えば図 2 に示すリアバンパの平均引き，トレンド引きを行う．平均引きとは，データ毎にそ左側に衝突物を衝突させた場合，図 1 に示す RLB の圧電センのデータの平均値で引くことで，トレンド引きとは，データ毎サの振動データはキズ検知に対して強い関連がある特徴を持つの線形傾向を除去することである（注 4）．前処理した後，Powerが，FLB の圧電センサの振動データは強い関連がある特徴をSpectral Density (PSD) を計算し，ベクトル長が 1 になるよう持っていない可能性がある．この，強い関連がある特徴を持つ正規化する．衝突に対して反応センサデータとそれ以外のデー

データでデータセットを作成したものが反応センサデータであタに特徴の違いがあればクラスタリングを用いることである程る．この例では RLB のデータが反応センサデータに含まれると考えられる．
しかし，キズ検知に対して強い関連がある特徴を持つデータ（注 4）：https://jp.mathworks.com/help/matlab/data analysis/

detrending-data.html

表 2: K-Means(k=2) によるラベル別データ数

表 4: クラスタのラベルの偏りを考慮した構成比率

ラベル

クラスタ１

クラスタ２

ラベル

キズあり: キズなし

72 : 7

42 : 3

キズあり: キズなし

0.474 : 0.525 0.550 : 0.449

コンクリート: ポール

0.521 : 0.478 0.463 : 0.536

コンクリート: ポール

45 : 34

23 : 22

キズの寸法 ( 〜139 : 140〜 )53 : 26

33 : 12

クラスタ 1

キズの寸法 ( 〜139 : 140〜 ) 0.473 : 0.526

クラスタ 2

0.548 : 0.451

塗装剥がれあり: なし

31 : 48

19 : 26

塗装剥がれあり: なし

0.488 : 0.511 0.519 : 0.480

ピーク波形 : それ以外

32 : 47

4 : 41

ピーク波形 : それ以外

0.624 : 0.375 0.192 : 0.807

２つのピーク波形 : それ以外

60 : 19

12 : 33

２つのピーク波形 : それ以外

0.695 : 0.304 0.207 : 0.793

データセット

表 3: クラスタのラベル毎のデータ数の割合
ラベル

クラスタ 1

クラスタ 2

キズあり: キズなし

0.631 : 0.700 0.368 : 0.300

コンクリート: ポール

0.661 : 0.607 0.338 : 0.392

キズの寸法 ( 〜139 : 140〜 )0.616 : 0.684 0.383 : 0.315

塗装剥がれあり: なし

0.620 : 0.648 0.380 : 0.351

ピーク波形 : それ以外

0.888 : 0.534 0.111 : 0.465

２つのピーク波形 : それ以外

0.833 : 0.365 0.166 : 0.634

学習データの生成
前処理・PSD

SVM
元データで予測度反応しているデータを抽出できると考えられるので，非階層

図 5: 処理の流れ型クラスタリング手法である K-Means(k=2) を用いて，全デー
タを２つのクラスタに分割する．その後，クラスタを様々なラベルで構成比率を比較することにより，反応センサデータで構成されているかどうかを調べる．この結果を表 2 に示す．表 2は，6 つの条件において，それぞれのクラスタのデータの数を表したものである．
「ピーク波形」とは，図 1 に示した 4 つの圧電センサの中で，衝突したときの振幅が一番大きい圧電センサのデータの集合である．
「2 つのピーク波形」とは，4 つの中で振幅が大きい

2 つの圧電センサのデータの集合である．本研究では振幅が大きいデータは反応センサデータに含まれると仮定しているため，「2 つのピーク波形」のラベルが付与されたデータがクラスタに多く含まれる場合，そのクラスタは反応センサデータで構成されている可能性が高い．表 2 をみると，クラスタ 1 は「2 つのピーク波形」でクラスタが構成されている可能性が高い．
また，クラスタのラベルの構成比率がどのようになっているのかを調べた．このとき，ラベル毎にデータの絶対数が違う
ため，クラスタ毎のラベルの構成比率に偏りが生じてしまう．
よって，データ数の偏りを考慮するために，ラベル毎にデータの数を割合に変換した (表 3)．そしてその割合からクラスタ毎に構成比率を計算した．その結果が表 4 に示す．クラスタ 1 において，「2 つのピーク波形」が最もクラスタ 1 を占める割合が大きいため，クラスタ 1 は表 4 のラベルの中では「2 つのピー
ク波形」で構成されている可能性が高い．そのため，クラスタ

1 を反応センサデータの集合と仮定して学習に用いる．反応センサデータのみ用いることで，分類性能に影響を及ぼす可能性があるためこのデータセットを作成した．
「FLB(反応センサ)」，「FLD(反応センサ)」，「RLD(反応セ

3. 2 オーバーサンプリング
前節のデータセットを用いて学習することで分類するが，表1 に示す通り，すべてのデータセットにおいて，キズありの比率が 0.8 を超えており，データの数の偏りが生じている．この状態で学習しても過学習を起こす可能性が高い．また，データ
数が 1 だけのラベルもありデータ数が非常に少ない．そのため
本研究では，オーバーサンプリングを用いて新たなデータを生成し，2 つのデータの数を同数にする．そしてオーバーサンプ
リングのみのデータを用いて分類器を作成し，元データで評価を行う．オーバーサンプリングの手法は，Synthetic Minority

Over-sampling Technique (SMOTE) [8]，ランダムガウスノイ
ズの 2 つの手法を用いる．SMOTE は imbalanced-learn [9] のSMOTE 関数を用いた．
SMOTE とは，ラベル毎にランダムにデータを一つ選択して，K 近傍法によって得たデータを元に新たなデータを生成する手法である．本研究では，振動データが少ないため，k=1 にしている．
ランダムガウスノイズとは，ラベル毎にランダムにデータを一つ選択して，それに対して 平均 0，分散 0.1 × 10−6 のガウス分布からランダムに生成される値をデータの各点に加えること
で新たなデータを生成する手法である．
最終的なデータ数は表 5 に示す．SMOTE の空白の箇所はオーバーサンプリングを適用しようとしたが，実装の仕様上元
データの数が 2 つ以上なければ用いることができないためで，そのため空白の箇所は以後の実験では用いない．この 2 つのオーバーサンプリング手法で学習することでデータ数の偏りに依らず，特徴量の検討が可能であると考えられる．

ンサ)」，「RLB(反応センサ)」とは，前述で説明した反応センサ
データを図 1 に示すセンサ毎に分割したデータセットである．

4. 分 析 手 法
本研究では特徴量を検討するために，3. 2 節で説明した，オー表 5: オーバーサンプリング後の各データセットのデータ数 (キズあり : キズなし)
データセット名

全データ

FLB

FLD

RLD

RLB

SMOTE

114 : 114

31 : 31

25 : 25

30 : 30

28 : 28

114 : 114

31 : 31

25 : 25

30 : 30

28 : 28

ランダムガウスノイズ
データセット名

反応センサデータ FLB(反応センサ) FLD(反応センサ) RLD(反応センサ) RLB(反応センサ)

SMOTE

72 : 72

22 : 22

ランダムガウスノイズ

72 : 72

22 : 22

10 : 10
12 : 1228 : 28

10 : 10

表 8: キズありの Recall 値 (検知性能)

表 6: Precision-Recall Curve の AUC 値 (分類性能)(全てのデータに対して)(全てのデータに対して)
SMOTE ガウスノイズ

平均

SMOTE ガウスノイズ

平均

全データ

0.462

0.429

0.445

全データ

0.601

0.959

0.780

反応センサデータ

0.668

0.486

0.577

反応センサデータ

0.986

0.836

0.911

表 7: Precision-Recall Curve の AUC 値 (分類性能)

表 9: キズありの Recall 値 (検知性能)(センサ毎のデータに対して)(センサ毎のデータに対して)

SMOTE ガウスノイズ

平均

SMOTE ガウスノイズ

平均

FLB

0.572

0.595

0.583

FLB

0.425

0.587

0.506

FLD

0.572

0.613

0.592

FLD

0.528

0.688

0.608

RLD

0.681

0.598

0.639

RLD

0.966

0.933

0.949

RLB

0.718

0.661

0.689

RLB

0.892

0.850

0.871

FLB(反応センサ)

0.575

0.496

0.535

FLB(反応センサ)

0.236

0.772

0.504

FLD(反応センサ)

0.750

0.750

FLD(反応センサ)

0.916

0.916

RLD(反応センサ)

0.546

0.546

RLD(反応センサ)

0.650

0.650

0.750

0.825

RLB(反応センサ)

0.940

0.940

RLB(反応センサ)

0.900

0.800

バーサンプリングされたデータセットを用いる．このとき，学ことで検知性能を測る．Precision-Recall Curve の実装には

習データとして元データを使わず，オーバーサンプリングで生scikit-learn [10] の precision recall curve を用いた，SVM の実成されたデータのみで学習する．それぞれ前処理として平均引装には，scikit-learn の SVC を用いた．SVM のカーネルは線

き，トレンド引きを行う．処理の流れを図 5 に示す．

形カーネルを利用した．また，PSD の実装には scipy [11] の特徴を抽出する変換として PSD を用いる．PSD とは周波数毎の振幅強度を計算したものである．PSD 計算の際に用いたセグメント長は 256 点とし，窓関数に hanning 窓を用いた．導出された PSD をベクトル長が 1 になるよう正規化したものを最終的な計算結果とする．

welch を用いた．正規化には scikit-learn の minmax scale を用いた．

5. 実 験 結 果
本研究では，キズの発生を検知するのに有効な特徴量を検討

この計算を，前処理を行なったデータセットに対して適用すするために，3 章のデータセット，4 章の分析手法を用いて実る．その結果に基づいて，SVM [4] により分類することで，特験を行った．実験結果として，Precision-Recall Curve の AUC

徴量の性能を検討する．このとき，5 交差検定を行い，全ての値 (分類性能) を表 6，表 7 に示す．また，キズありの Recall

分割したデータは，ラベルの比率が偏りが出ないように分割し値 (検知性能) を表 8，表 9 に示す．実験結果に示している平均

た．学習したそれぞれの分類器で，表 1 で示した，オーバーサ

は，SMOTE とガウスノイズの値の平均値である．

ンプリングされる前の振動データで予測し，その結果の平均を計算結果とする．
本研究の評価指標として Precision-Recall Curve の AUC を

まず表 6 を比較すると，反応センサデータが SMOTE では

0.668，ガウスノイズでは 0.486，平均値では 0.577 と全データより値が高い．

用いて分類性能を測る．Precision-Recall Curve とは Recall を

つまり分類性能では，全データよりも反応センサデータで学

横軸，Precision を縦軸にして作成したグラフで，この面積で習したほうが自動車のキズ検知の分類性能が高い．このことかある AUC を求めることで，モデルそのものの性能を測ること

ら反応センサデータの方が正しく分類するための特徴が多く含ができる．

まれている可能性が考えられる．

また分類の目的は自動車のキズ検知であり，一部のキズを

また表 8 を比較すると，SMOTE では反応センサデータの方確実に検知するより，キズが付いた場合を全て検知できる方が 0.986 と高いが，ガウスノイズでは全データの方が 0.959 とが重要なため，評価指標としてキズありの Recall 値を用いる

高く，この結果からはどちらが検知性能が高いかは判断できな

い．仮に全データと反応センサデータの検知性能が同じくらいFLBだと考えると，表 6 から分類性能は反応センサデータの方が高いため．全体的には反応センサデータを用いた方が性能がよい

FLD

データセット

RLD

RLB

学習データの生成と考えられる．

前処理・PSD

また，表 7 と表 9 を比較すると，表 7 では RLB(反応センサ)
が，SMOTE では 0.900，ガウスノイズでは 0.750，平均値でSVM

は 0.825 と全てのオーバーサンプリング手法で一番値が高い．

元データで予測

また表 9 では SMOTE と平均値で，RLD がそれぞれ 0.966，

0.949 と一番値が高く，ガウスノイズでは RLB(反応センサ) が多数決

0.940 と一番値が高い．RLD と RLB は図 1 に示すように 2 つとも自動車の後ろ側のセンサである．

図 6: アンサンブル学習

よって，センサ毎の分類性能と検知性能には偏りがみられる．
これは自動車のセンサの位置で個体差があり，振動特性が異な

表 10: アンサンブル学習を含めた Precision-Recall Curve の AUCる可能性が考えられる．

値 (分類性能)

SMOTE ガウスノイズ

6. 追 加 実 験
前章の実験では，特徴量を全データと反応センサデータで比

0.462

0.429

0.445

センサ毎のアンサンブル学習

0.579

0.613

0.596

反応センサデータ

0.668

0.486

0.577

反応センサ毎のアンサンブル学習

0.563

0.596

0.579

較し，またセンサ毎に特徴量を比較した．全データでは取得したデータを全て使用しているが，センサ毎のデータはそのセン

平均

全データ

サで取得したデータのみしか用いていないため，そのままでは全データで学習した結果とセンサ毎で学習した結果を比較する

表 11: アンサンブル学習を含めたキズありの Recall 値 (検知性能)

SMOTE ガウスノイズことができない．よって追加実験として，アンサンブル学習を用いることで比較できるようにした．
本研究でのアンサンブル学習とは図 6 で示されているように，センサ毎のデータのみでそれぞれ分類機を作成し，テストデー

平均

全データ

0.601

0.959

0.780

センサ毎のアンサンブル学習

0.515

0.672

0.593

反応センサデータ

0.986

0.836

0.911

反応センサ毎のアンサンブル学習

0.369

0.618

0.493

タで予測した結果を多数決したものを最終的な結果とする手法である．
その際それぞれのセンサで予測した結果がキズありとキズな
しで同数になった場合キズありとする．また，4 つのセンサの内データが欠損しているセンサがある場合，そのセンサは無視
して多数決を取る．
前章の結果も含めたアンサンブル学習の結果を表 10，表 11に示す．表 10 を比較すると，全データよりセンサ毎のアンサンブル学習の方が，SMOTE では 0.579，ガウスノイズでは0.613，平均値では 0.596 と値が高い．これは自動車のセンサの位置で個体差があり，振動特性が異なるため，それをまとめて学習した全データの方が分類性能が低くなったと考えられる．
また，表 11 を比較すると，SMOTE で一番値が高いのは反応センサデータの 0.986 であり，ガウスノイズで一番値が高いのは全データの 0.959 であり，平均で一番値が高いのは反応センサデータの 0.911 である．
よって，全データや反応センサデータの方がセンサ毎のアン
サンブル学習，反応センサ毎のアンサンブル学習より検知性能が高い．これは，キズありと判定する数を多くすることで，検知性能が高くなっている可能性が高い．
全体でみると，分類性能では全データよりセンサ毎の方が分類性能が高く，検知性能ではセンサ毎より全データや反応セン
サデータの方が高いという結果となった
実際にカーシェアリングに適用する場合は，検知性能が高く，分類性能が全データより高い「反応センサデータ」がよいと考えられる

7. ま と め
本研究では，振動データにより自動的にキズの発生を検知する技術を開発するための前段階として，機械学習による分類結果を用いてキズ検知のための特徴量の検討を行った．その結果として，分類性能では全データよりセンサ毎の方が分類性能が高く，検知性能ではセンサ毎より全データや反応センサデータの方が高いという結果となった．また，センサ毎の分類性能と検知性能には偏りがみられ，自動車のセンサの位置で個体差があり振動特性が異なる可能性が高いことも述べた．
今後の課題としては，今回は振動データのデータ数が偏っており，またデータ数が少なかったため，偶然分類性能や Recall
値が高くなった可能性がある．よって元データの数を増やして再検討を行うことなどがあげられる．また今回は特徴を抽出する変換として PSD を用いたので，そのパラメータの検討があげられる．また本研究では，反応センサデータの集合を作成するためにクラスタリングを用いたので，正確な反応センサデー
タの集合が作成されていない可能性がある．それによって分類結果が影響された可能性がある．また，今回の実験データは車体が静止している状態で取得したデータのため，車体を移動させた状態でデータを取得した場合，異なる結果が出る可能性が
ある．

謝

辞

本研究は，首都大学東京傾斜的研究費 (全学分) 学長裁量枠
戦略的研究プロジェクト戦略的研究支援枠「ソーシャルビッグ
データの分析・応用のための学術基盤の研究」及び JSPS 科研
費 16K00157，16K16158 による．

文

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