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J-GLOBAL ID：201702271244495643   整理番号：17A1730927

都市交差点における交通パターンモデリング,軌道分類と車両追跡【Powered by NICT】

Traffic pattern modeling, trajectory classification and vehicle tracking within urban intersections

著者 (4件)： Wu Cheng-En (Department of Computer Science, National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan) ,  Yang Wen-Yen (Department of Computer Science, National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan) ,  Ting Hai-Che (Department of Computer Science, National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan) ,  Wang Jia-Shung (Department of Computer Science, National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISC2  ページ： 1-6  発行年： 2017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： 都市交差点内の交通行動モニタリングは,スマートシティのためのインテリジェント交通システム(ITS)における本質的な問題である。事故が多発している都市交差点内の交通情報を収集について検討した。本論文では,トラヒックパターンモデリング,軌道分類と都市交差点内リアルタイム車両トラッカーを提案した。交差点内車両の軌跡を歩行者のそれよりもより規則的なこのような単調なトラジェクトリーを様々な種類の動作パターンへの隠れMarkovモデル(HMM)に分類することができ,tracklet予測を行うことができる。,同定されたプレフィックストラジェクトリー(新しい到来車両のための)を仮定しても,最もありそうなモデルを決定し,最高の類似性を持つ可能性のあるテンプレート(tracklet)を選択した。テンプレートは,車両が通過可能性がある今後数位置を予測するための方向を与える。に加えて,実時間で軌道を追跡する計算課題である,車両運動とtracklet予測に基づいて,提案した方法は,最も不要の粒子を除去することができる。実験結果は,提案した方法の計算有効性と追跡正当性の両方を示し,トラッカーは真に六車線の交差点のためのリアルタイムの実行,追跡に関する第二回あたり約六台をいう。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： 予測 ,  類似性 ,  軌跡 ,  *交差点 ,  交通行動 ,  *都市 ,  トラジェクトリー ,  隠れMarkovモデル ,  歩行者 ,  交通情報
準シソーラス用語： 車両運動 ,  動作パターン ,  実時間 ,  スマートシティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 都市 ,  交差点 ,  交通 ,  モデリング ,  軌道 ,  分類 ,  追跡