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J-GLOBAL ID：201802231794612490   整理番号：18A1387540

車載データロガーを用いた実時間道路異常検出【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Road Anomaly Detection, Using an On-Board Data Logger

著者 (3件)： Hameed Hadia ,  Mazhar Suleman ,  Hassan Naufil
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： VTC Spring  ページ： 1-5  発行年： 2018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： 本論文では,ハードウェアとデータ収集制約によるこのアプリケーションに課せられた制約を指摘しながら,Roadway表面破壊(RSDs)の実時間検出を改善することを試みた。著者らは,4つの異なる種類の道路異常に対する連続運転で収集された大量の不均一データセットを開発した。それらは,通常の道路とともに,データ検層,記録車両加速度およびGPS位置に対する専用の専用装置を用いた。11の車両のうちの4つから収集したデータセットを用いて,6つの一般的機械学習分類装置を訓練した。逐次順方向選択を,FFT,DWT,およびピーク加速度の3つのグループの特徴について実行した。FPR,FNRおよびTPRを含む性能指標を計算し,比較し,4つの車両のそれぞれに対する最良の結果を報告した。これに加えて,著者らはまた,経路が最も少ない数の異常を持ち,従って最も滑らかであるという規則的な運転者を示す注釈付き地図を提示した。最後に,本論文では,マルチクラス分類問題としてのRSD検出問題に取り組み,道路修理当局と運転者および乗客に対する道路異常の2つの異なる集合を識別するために,すべての手法を実装した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  データ収集 ,  加速度 ,  乗客 ,  アノテーション ,  分類装置 ,  応用プログラム ,  *道路 ,  検層 ,  ハードウェア ,  データロガー ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  性能指標 ,  *異常検出 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 車載 ,  データロガー ,  実時間 ,  道路 ,  異常検出