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J-GLOBAL ID：201902249219720477   整理番号：19A1677502

GPS軌跡を用いた操縦交通渋滞精細分析【JST・京大機械翻訳】

Fine-grained analysis of traffic congestions at the turning level using GPS traces

著者 (5件)： Tang Luliang (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,湖北 武漢,430079) ,  Han Zihan (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,湖北 武漢,430079) ,  Ren Chang (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,湖北 武漢,430079) ,  Zhang Xia (武漢大学城市設計学院,湖北 武漢,430072) ,  Li Qingquan (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,湖北 武漢 430079;深zhen大学空間信息智能感知与服務深zhen市重点実験室,广東 深zhen 518060)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 48  号： 1  ページ： 75-85  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、GPS軌跡に基づく都市交通状態を探測する研究は、異なる走行方向における交通渋滞の精細な感知を欠いている。この問題に対して、本論文では、タクシーGPS軌跡に基づくステアリングレベル交通渋滞事件検出方法を提案した。まず第一に,タクシーの運転行動特性を分析することに基づいて,特徴クラスタリング方式を用いて,実際の交通状態を反映する有効な軌道を選出した。次に,都市道路網における軽度,中等度,および重度の3つの異なった強度の交通渋滞イベントを,フィルタ選択後軌道に基づいて,現在の道路交通運転状態を解析することによって,検出した。最後に,混雑時間,混雑強度,および渋滞距離などの交通渋滞状態を,混雑イベント軌跡に基づいて解析した。試験結果は,提案した方法が道路網における異なる強度の渋滞イベントを効果的に検出できるだけでなく,交差点の操縦レベルにおける混雑イベントの精細な解析も実現できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市交通 ,  *GPS ,  *交通混雑 ,  交差点 ,  走行 ,  タクシー ,  クラスタ化 ,  *軌跡 ,  道路網 ,  フィルタ ,  検出法 ,  道路交通
準シソーラス用語： 運転状態 ,  都市道路網 ,  運転行動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： traffic congestions ,  turning-level ,  space time analysis ,  GPS trace ,  big data

分類 (1件)： 測地学  (DC02000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： GPS ,  軌跡 ,  操縦 ,  交通渋滞 ,  分析