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J-GLOBAL ID：201702292505128184   整理番号：17A1266658

SafeRNet:自動車とモバイルクラウドセンシングのインターネット時代の安全な輸送経路選定【Powered by NICT】

SafeRNet: Safe transportation routing in the era of Internet of vehicles and mobile crowd sensing

著者 (3件)： Liu Qun (Department of Computer Science, Troy University, Troy, AL, USA) ,  Kumar Suman (Department of Computer Science, Troy University, Troy, AL, USA) ,  Mago Vijay (Department of Computer Science, Lakehead University, Thunder Bay, ON, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCNC  ページ： 299-304  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： 世界道路交通事故と事故率が高く,これは米国のような技術的先進国でも真実である。高度道路交通システムの進歩にもかかわらず,安全な輸送経路選定,最も安全な経路を見つけることは大きく見落とされてきたパラダイム。近年,大量交通データは,自動車のインターネットとインターネットのもの(IoT)により作製した。,移動通信技術のクラウドコンピューティングと増殖の進歩のおかげで,膨大な量生成されたデータ(群集起源)の解析を行い,実時間でユーザに結果を提供することが可能である。SafeRNet,効果的に安全な経路を推定し,実時間でユーザにそれらをデリバリーするためのストリーミングトラヒックデータと歴史的データを分析するためにこれらの技術を利用している安全経路計算フレームワークを提案した。SafeRNetは安全経路モデルを定式化するためにBayesネットワークを利用した。さらに,実際の交通データを用いて,この手法の有効性を実証するために事例研究を提示した。SafeRNetは最新技術豊富な輸送システムにおける運転者の安全性を向上させるものである。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： アメリカ合衆国 ,  交通システム ,  先進国 ,  *自動車 ,  道路 ,  *インターネット ,  交通事故 ,  事例研究 ,  *安全性
準シソーラス用語： 実時間 ,  クラウドコンピューティング ,  モバイル技術 ,  モノのインターネット ,  交通データ ,  *輸送経路 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 道路輸送・サービス一般  (TB01010O) ,  移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自動車 ,  モバイルクラウドセンシング ,  インターネット ,  輸送経路 ,  選定