加速度計の読み取りに基づく道路異常に対する検出手法の評価-誰が行うのか【JST・京大機械翻訳】

Carlos Manuel Ricardo; Aragon Mario Ezra; Gonzalez Luis C.; Escalante Hugo Jair; Martinez Fernando

文献

J-GLOBAL ID：201802245464582892 整理番号：18A1894730

加速度計の読み取りに基づく道路異常に対する検出手法の評価-誰が行うのか【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Detection Approaches for Road Anomalies Based on Accelerometer Readings-Addressing Who’s Who

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資料名：
巻： 19 号： 10 ページ： 3334-3343 発行年： 2018年
JST資料番号： W1272A ISSN： 1524-9050 CODEN： ITISFG 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

加速度計のようなセンサが実際にあらゆるスマートフォンに導入されたとき,知的輸送システム(ITS)の領域における広範囲の新しい可能性が出現した。明確な例は,自動車によって経験された垂直運動を検出するためのドライバのスマートフォンを使用している。言い換えれば,道路の品質を感知する。この目的のために,いくつかのアプローチが文献で提案されており,それらの多くは加速度計の読み取りに適用された閾値に基づいている。それにもかかわらず,これらのアプローチの公平な比較は,現在まで,主に公共データセットの欠如のために行われていない。本論文において,著者らは,それら自身の要求によってそれら自身の道路を作り出すために,コミュニティによって使用することができる道路データセットを作り出すためにプラットフォームを提案した。このプラットフォームを用いて,著者らは,以前に報告された最も一般的な発見的方法を評価するために用いられた,ポホールとバンプによってplaguされた30の道路のデータセットを組み立てた。著者らの研究から,Mednisらによって提案された標準偏差分析に基づくSTDEV(Z)と呼ばれる発見的なものは,考慮された参照方法論の中で最良の結果を得た。この知見は,分散,特に標準偏差の測定が,加速度計の読み取りに関する破壊を同定する最良の指標の一つであることを示唆している。この点から,これらのすべてのヒューリスティックスにより用いられる特徴ベクトルを,サポートベクトルマシンを用いて用いた特徴ベクトルの中で融合した。著者らは,提案した方法論がすべての他の評価方法よりも明らかに優れていることを示したこれらの結論を支持するために,結果を統計的に検証した。著者らは,将来の比較を均質化し,その後の研究において考慮すべきより強いベースラインを提供するための最初のステップを置くことを期待する。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】

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自動車事故,交通安全 , 移動通信 , 都市交通

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