文献

J-GLOBAL ID：201902212956779666   整理番号：19A2878917

非報告車両追跡ユニットにおける故障検出【JST・京大機械翻訳】

Fault detection in non-reporting Vehicle Tracking Units

著者 (9件)： Bravi Luca (Verizon Connect,Florence,Italy) ,  Simoncini Matteo (Verizon Connect,Florence,Italy) ,  Taccari Leonardo (Verizon Connect,Florence,Italy) ,  Sarti Leonardo (Verizon Connect,Florence,Italy) ,  Caprasecca Stefano (Verizon Connect,Florence,Italy) ,  Benericetti Andrea (Verizon Connect,Florence,Italy) ,  Lori Alessandro (Verizon Connect,Florence,Italy) ,  Salti Samuele (DISI, University of Bologna,Italy) ,  Sambo Francesco (Verizon Connect,Florence,Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ITSC  ページ： 2791-2796  発行年： 2019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： 車両追跡ユニット(VTUs)は,フリート管理,利用ベースの保険,および道路側支援のような,それらの応用の普及により,過去10年間に人気があった。すべての応用において,エンドユーザへのサービスの破壊を避けるために,VTUsは連続的に動作することが重要である。VTUが長期間にわたって報告されている場合,例えば週のように,ユニットが健全であるか,あるいは故障状態にあるかを理解することが非常に重要である。本論文では,低いデータ信号カバレッジ,接続損失,電力損失,配線問題またはハードウェア故障により,異常条件下での報告を停止するVTUsを自動的に検出する方法を提案した。この方法は,車両がオフされた後に,深い睡眠モードにある健康なユニットから上記のケースを分離する。著者らの方法は,車両活動に関する歴史的情報と文脈情報から,最後のメッセージの前に送られたメッセージから抽出されたパターンを利用する。識別法は,Verizon Connectにより収集された健康なシャットダウンと異常の両方の例を含む,歴史的なVTUメッセージデータで訓練されたランダムフォレスト分類器である。そのようなデータに基づいて大きな特徴集合を構築し,特徴の重要性解析を利用して分類モデルに対する特徴の最も効果的な部分集合を選択した。Copyright 2019 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： 部分集合 ,  ハードウェア障害 ,  *故障 ,  道路 ,  保険 ,  CASE ,  配線 ,  *故障検出
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  カバレッジ【プログラム検証】 ,  エンドユーザ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 報告 ,  追跡 ,  故障検出