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J-GLOBAL ID：201702235870677766   整理番号：17A0240306

EasiTMC:高精度軌道検出法を用いた輸送モード分類【Powered by NICT】

EasiTMC: Transportation Mode Classification with a High Accuracy Trajectory Detection Method

著者 (5件)： Zhang Jinglei ,  Liu Qiang ,  Yuan Changtian ,  Shi Hailong ,  Cui Li
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： GLOBECOM  ページ： 1-7  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 最近,個々のは外にある場合にスマートフォンはシチュエーションアウェア応用で使用されている,例えば輸送の方法を決定するが増加している。しかし輸送モード分類の既存の方法は,しばしば高い計算複雑性と不十分な精度に悩まされている。本論文では,EasiTMC,GPS受信機と加速度計からの輸送モードを自動的に推定するための粗粒と細粒分類器から構成される二段階階層的分類フレームワークを提案した。異なる型輸送の,歩行,ランニング,自転車のような非自動車モードを含むバスと自動車運転のような電動モードを分類することを目的とした。本研究の主要な寄与は,分類の精度と分類誤差を減少させるためのマージ改良アルゴリズムを改善するための低計算量,オーバーラップエントロピーに基づく特徴選択法を用いた高精度を達成するための新しいセグメントベース分割アルゴリズムを含んでいる。EasiTMCは七人から200時間以上輸送トレースのを用いて評価した。二他のセグメンテーション法,すなわち基づく一様距離と均一な時間間隔に基づく方法と比較して,提案した分割法は,低い計算複雑度でより高い程度分配精度を達成した。輸送の方法同定の全体的な精度は,異なるユーザの約93.3%であった。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： アルゴリズム ,  加速度計 ,  分割法 ,  自動車 ,  スマートフォン ,  特徴選択 ,  *計算量 ,  セグメンテーション ,  マージング ,  自転車
準シソーラス用語： 時間間隔 ,  自動車運転 ,  階層的分類 ,  GPS受信機 ,  *高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 軌道 ,  検出法 ,  輸送 ,  分類