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J-GLOBAL ID：201802283445106187   整理番号：18A0408025

輸送のモードを認識するための活動履歴に基づくアプローチ【Powered by NICT】

An activity history based approach for recognizing the mode of transportation

著者 (4件)： Jahn Andreas (Chair for Communication Technology (ComTec), University of Kassel, Germany) ,  Kroll Dennis (Chair for Communication Technology (ComTec), University of Kassel, Germany) ,  Lau Sian Lun (Department of Computing and Information Systems, Sunway University, Malaysia) ,  David Klaus (Chair for Communication Technology (ComTec), University of Kassel, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICOS  ページ： 21-25  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： 者の状況を理解することにより,スマート支援システムは,作業を簡便化し,自動化を目的とした。一つ有用なコンテキスト情報の輸送のモードである。通常,輸送のモードは,モバイル機器の生のセンサデータ,スマートフォンなどを解析することにより認識されている。しかし,生のセンサデータを分析するために高頻度で細粒サンプリングと収集センサデータは行動認識システムを用いて行った。これらのシステムは,座位,立位,歩行などの活動を正確に認識することが示されている。これは彼らのニーズのための生データを解析いくつかの系を意味している。筆者らの意見では,資源のこの二重使用は避けるべきである。本論文では,アプローチ,人の活性の既に利用可能な情報を利用することにより2倍生のセンサデータ解析を回避することを提案した。仮説として,このアプローチは観察された活性配列は,輸送モードにつながる可能性があると仮定した。活性配列をマッピング輸送のモードに目的としている。提案した方法を適用して,運車,電車,バスの三つの異なるモードが最大97%の精度で認識されていることを示した。Copyright 2018 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： 電車 ,  立位 ,  座位 ,  *スマートフォン ,  簡素化 ,  自動化
準シソーラス用語： 生データ ,  行動認識 ,  センサデータ ,  モバイルデバイス ,  コンテキスト情報 ,  支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  通信網  (ND07030A) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 輸送 ,  活動 ,  履歴