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J-GLOBAL ID:201802275490357401   整理番号:18A1707935

通信品質を利用したCNNによるユーザ移動状態推定の精度評価

Accuracy Evaluations of CNN-based Transportation Modes Recognition Using Communication Quality
著者 (4件):
資料名:
巻: 118  号: 124(NS2018 37-86)(Web)  ページ: 133-138 (WEB ONLY)  発行年: 2018年07月04日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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本稿では,消費電力やトラフィック量を考慮し,センサー情報やGPS情報を使用せずに,通信品質情報のみを活用しユーザの移動状態を推定することを提案する。通信品質情報として,映像配信時のスループット履歴,RSSI,基地局情報を対象とし,実環境にてスマートフォンを使用して収集を行う。収集したデータからRGB画像を生成し,画像認識分野で広く活用されているCNNを適用し,学習モデルを構築する。評価結果では,サポートベクターマシン,k-近傍法,ランダムフォレストと比較して,最大の推定精度を示すことを確認した。(著者抄録)
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分類 (3件):
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移動通信  ,  計算機網  ,  人工知能 
引用文献 (18件):
タイトルに関連する用語 (4件):
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