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J-GLOBAL ID:201802286247310266   整理番号:18A1240025

異なる条件の下での乗り物軌跡データを開発するための平滑化技術の試験

Examining Smoothening Techniques for Developing Vehicular Trajectory Data under Heterogeneous Conditions
著者 (5件):
資料名:
巻: 12  ページ: 1549-1568(J-STAGE)  発行年: 2017年 
JST資料番号: U0076A  ISSN: 1881-1124  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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本研究を,インドにおける異なる交通条件の下での乗り物軌跡データを開発することを目的に実施している。しかしながら,異なる交通についての軌跡データの開発には実際的な困難性がある。これは,自動化したツールはこれらの交通条件の下での乗り物軌跡を開発する上であまり効率的ではないことによる。本研究については,半自動化データ抽出ツールを乗り物軌跡を抽出するために用いている。このツールは調査した区域にわたる縦および横座標に関する乗り物移動を追跡することを支援する。このため,これは乗り物位置がマウスポインターによって追跡される半自動化ツールであり,ミスクリックによる高い瞬時加速と速度範囲をもたらすかもしれない。軌跡データ抽出過程での誤りを除去およびゼロにするために,種々の平滑化技術を用い,軌跡データを平滑化し,そしてそれらの実効性を解析している。(翻訳著者抄録)
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分類 (1件):
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交通調査 
引用文献 (19件):
  • Bharadwaj, N., Kumar, P., Arkatkar,S., Maurya, A., Joshi, G., (2015) “Traffic Data Analysis using Image Processing Technique on Delhi-Gurgaon Expressway”. Current Science, volume 110 (5).
  • Brackstone, M., and McDonald M. (1999). “Car-Following: A Historical Review.” Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour 2(4): 181-96.
  • FHWA, U.S. Department of Transportation. NGSIM.Next Generation 372 SIMulation.http://ops.fhwa.dot.gov/trafficanalysistools/ngsim.htm. Accessed July 30, 2016.
  • Guo, D., Shufan, L., and Jin,H., (2010). “A Graph-Based Approach to Vehicle Trajectory Analysis.” Journal of Location Based Services 4(3): 183-99.
  • Houenou, A., and Philippe, B., (2013). “Vehicle Trajectory Prediction Based on Motion Model and Maneuver Recognition.” Intelligent Robots and ... (61161130528): 4363-69.
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