文献

J-GLOBAL ID：201802253699357361   整理番号：18A0184953

三次元プローブ軌跡データによる大規模災害時の交通障害検出手法の提案

PROPOSAL OF DETECTION METHOD OF TRAFFIC FAULT UNDER LARGE-SCALE DISASTER BY PROBE VEHICLE TRAJECTORY

著者 (4件)： 吉田政範 (東北大 大学院情報科学研究科) ,  三谷卓摩 (東北大 大学院情報科学研究科) ,  川崎洋輔 (東北大 大学院情報科学研究科) ,  桑原雅夫 (東北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 土木計画学研究・講演集(CD-ROM)  (土木計画学研究発表会・講演集(CD-ROM))
巻： 56  ページ： ROMBUNNO.268  発行年： 2017年10月20日 
JST資料番号： X0119B  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)

抄録/ポイント： 本研究は,三次元プローブ軌跡データを用いた大規模災害時の交通障害の検出方法を提案する。現状,大規模災害時の交通障害の把握は,CCTVや巡視員の目視による把握が主となっており,監視箇所が限定されるという課題がある。そこで,本研究では三次元(時間×二次元空間)のプローブ軌跡データを用いて広範囲かつ,リアルタイムに道路ネットワーク全体の交通障害を検出する手法を提案した。具体的には,熊本地震時の被災状況と三次元プローブ軌跡データの特徴を分析した。その特徴を踏まえ,平常時と災害時にリアルタイムに収集される三次元プローブ軌跡データの類似度算出から交通障害による異常な挙動の車両を検出する手法を提案した。手法検証の結果,三次元プローブ軌跡データのみで交通障害を検出可能であることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *災害 ,  *データ ,  *軌跡 ,  *三次元 ,  *障害 ,  *検出 ,  道路網 ,  大地震 ,  情報理論
準シソーラス用語： 2016年熊本地震 ,  Levenshtein距離 ,  プローブデータ ,  検出手法 ,  *交通障害 ,  三次元プローブ軌跡データ ,  *大規模災害

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  災害・防災一般  (RA02010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 三次元プローブ ,  軌跡 ,  大規模災害 ,  交通 ,  障害検出 ,  手法 ,  提案