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J-GLOBAL ID：201702281350815282   整理番号：17A1644982

群衆における歩行者動力学の深い分析のための実験室条件下でのデータの収集【Powered by NICT】

Gathering of data under laboratory conditions for the deep analysis of pedestrian dynamics in crowds

著者 (3件)： Boltes Maik (Juelich Supercomputing Centre, Forschungszentrum Juelich, Germany) ,  Schumann Jette (Juelich Supercomputing Centre, Forschungszentrum Juelich, Germany) ,  Salden Daniel (Juelich Supercomputing Centre, Forschungszentrum Juelich, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AVSS  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： 群衆内動力学の理解のために信頼できる実験データが必要である。に基づいて歩行者の安全性と快適性を増加させることができると実際の動力学を反映したモデルを設計することができる。目的のために,実験室実験から自由枠組みPeTrackデータ収集を開発している。個々の符号の検出の新しい統合により提案したフレームワークは,各参加者の静的情報による各単一軌跡を個人化することができた。慣性センサの包含は,目に見えない者の追跡を可能にし,高密度群衆にも全身の運動を捉えた。縮合情報は,すべての観測量の可能な相関関係の分析を可能にする,異なる状況のための主要な影響パラメータを見出した。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： 縮合反応 ,  安全性 ,  *歩行者 ,  軌跡 ,  快適性 ,  データ収集
準シソーラス用語： 全身 ,  高密度 ,  慣性センサ ,  実験室試験 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  交通調査  (TB01031B) ,  都市計画の調査分析,分析手法  (RD01020D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 歩行者 ,  動力学 ,  分析 ,  実験室 ,  収集