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J-GLOBAL ID：201802237497220943   整理番号：18A1901721

車両センサデータを用いたランダムフォレストベースバス運転状態分類【JST・京大機械翻訳】

Random Forest Based Bus Operation States Classification Using Vehicle Sensor Data

著者 (4件)： Yonezawa Takuya (Graduate school of Information Science, Nara Institute of Science and Technology, Japan) ,  Arai Ismail (Graduate school of Information Science, Nara Institute of Science and Technology, Japan) ,  Akiyama Toyokazu (Faculty of Computer Science and Engineering, Kyoto Sangyo University, Japan) ,  Fujikawa Kazutoshi (Graduate school of Information Science, Nara Institute of Science and Technology, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： PerCom Workshops  ページ： 747-752  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： バス会社では,安全管理の観点から車両の運転状態を把握し,運転効率を向上させることが重要である。現在,運転管理者が車両の運転状態を把握することを可能にするために,運転者は,「消化-タコグラフ」と呼ばれるレコーダを操作することによって,運転状態を記録するべきである。しかし,ディジタルタコグラフを操作することは,ドライバへの重い負担である。さらに,記録は運転者のヒューマンエラーを持つ可能性がある。これらの問題を解決し,効率的な運用を実現するために,バスから得られたセンサデータを用いて操作状態を自動分類する方法を提案した。センサデータを用いてランダムフォレストを用いて分類器を実装した。実験の結果,正しい回答率は,不規則な操作ではなく,各条件において0.92以上であった。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： ヒューマンエラー ,  消化 ,  安全管理 ,  記録装置 ,  *自動分類 ,  運転管理 ,  ディジタル方式
準シソーラス用語： *ランダムフォレスト ,  *運転状態 ,  *センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： センサデータ ,  分類