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J-GLOBAL ID：201702231450708986   整理番号：17A0755485

軌道データを用いた市街地規模の交通量推定【Powered by NICT】

Citywide Traffic Volume Estimation Using Trajectory Data

著者 (4件)： Zhan Xianyuan (Purdue University, West Lafayette, IN) ,  Zheng Yu (Microsoft Research, Beijing, China) ,  Yi Xiuwen (Microsoft Research, Beijing, China) ,  Ukkusuri Satish V. (Purdue University, West Lafayette, IN)
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 29  号： 2  ページ： 272-285  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0838A  ISSN： 1041-4347  CODEN： ITKEEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市規模で交通量推定は,多くの輸送操作と都市応用に有用な重要な問題である。市全域交通量を推定するための最新の機械学習技術と十分に確立された交通流理論を統合するハイブリッドフレームワークを提案した。複数源から抽出した典型的な都市文脈特徴に加えて,交通流理論の意味に基づくGPS軌跡からの特徴の特別なセット,車速-流れ関係に関する追加情報を提供することを抽出した。旅行速度推定モデルから推定されたネットワーク全体の速度情報を用いて,体積に関係する高レベル特徴は,まず教師なしグラフィカルモデルを用いて学習した。訓練のための少量のグランドトルースデータを用いて予測された体積に高レベル特徴関連体積をマッピングするために導入した体積再解釈モデル。フレームワークは4,980ビデオクリップから得られた33,000北京タクシーと体積グランドトルースデータからのGPS軌跡データセットを用いて評価した。結果は,市全域交通量推定における提案したフレームワークの有効性と可能性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ネットワーク ,  軌跡 ,  *市街地 ,  *交通量 ,  交通流 ,  都市 ,  タクシー ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  北京市 ,  信念ネットワーク ,  推定モデル ,  旅行速度 ,  機械学習技術 ,  *市 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 軌道 ,  市街地 ,  規模 ,  交通量 ,  推定