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J-GLOBAL ID：201802263762800713   整理番号：18A0728065

実時間トラヒック監視のための誘導ループ検出器(ILD)データからの車両署名のセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Segmentation of vehicle signatures from inductive loop detector (ILD) data for real-time traffic monitoring

著者 (3件)： Singh Niraj Kumar (Process Systems and Data Sciences Group, Department of Chemical Engineering, Indian Institute of Technology Madras, Chennai-600036, India) ,  Vanajakashi Lelitha (Transportation Engineering Division, Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Madras, Chennai-600036, India) ,  Tangirala Arun K. (Process Systems and Data Sciences Group, Department of Chemical Engineering, Indian Institute of Technology Madras, Chennai-600036, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： COMSNETS  ページ： 601-606  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： 誘導ループ検出器(ILD)は,使用における最も一般的な交通検出器の1つである。それは相互インダクタンスの原理に基づいて動作し,センサの上部に存在するためにインダクタンスの変化を測定することにより車両を検出する。測定された電圧の変化は通常車両の特徴と呼ばれ,検出器システムからの生の出力である。出力データの適切な処理は,車両運動のタイプと性質に関する正確な情報をもたらす。この処理は,注意深い注意を必要とし,これは,不均一で車線のない交通条件下で使用されるとき,特に正しい。本研究の全体的な目的は,車両の分類された計数のための最初のステップである,雑音のあるデータから異なる車両の特徴を同定し,セグメント化することである。本研究では,ILDデータセグメンテーションのための2段階手順に従う簡単で効果的な閾値ベース手法を提案した。セグメンテーションのための第一ステップ閾値において,非車両領域に対応する歴史的データの統計的特性化を通して決定した。第二段階では,データの移動窓を用いた平均絶対偏差測度を用いて,完全生データに対して標準偏差を推定した。開発したアルゴリズムを試験し,結果は車両数において高い精度を示した。閾値の最適値を選択するためのガイドラインも示した。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： 測度 ,  電圧 ,  雑音 ,  センサ ,  標準偏差 ,  相互インダクタンス ,  *セグメンテーション ,  インダクタンス ,  *検出器 ,  アルゴリズム ,  *トラヒック監視
準シソーラス用語： 最適値 ,  生データ ,  統計的特性 ,  車両運動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 交通調査  (TB01031B) ,  数値計算  (JE02000J) ,  電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (7件)： 実時間 ,  トラヒック監視 ,  誘導 ,  ループ ,  検出器 ,  署名 ,  セグメンテーション