文献

J-GLOBAL ID：201902288777541868   整理番号：19A0516342

インテリジェントセンサデバイスによる緊急指向時空間軌道パターン認識【JST・京大機械翻訳】

Emergency-Oriented Spatiotemporal Trajectory Pattern Recognition by Intelligent Sensor Devices

著者 (5件)： Zhang Ping (Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Deng Qing (Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Liu Xiaodong (Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Yang Rui (Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhang Hui (Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 3687-3697  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,知的センサ装置から収集されたGPSデータを解析することにより,軌道パターンを認識するための緊急方位手順を提案した。設計アーキテクチャとシステムモジュールを含む全体的記述を提示した。主要な問題は,正常および緊急環境下での重要なグループの同定と監視の要件を満たすことにある。人間の分布と運動のパノラマ理解のために,動的輸送データと静的な人間分布データから意味論的軌跡情報を抽出した。状態遷移モデルと結合した逐次モンテカルロ法を用いて,更新リアルタイム位置を予測した。提案したアルゴリズムは,時間スタンプ逐次履歴データ集合から粒子を選択する。同時に,再サンプリング戦略を開発し,低重量粒子を置換した。Fre’chet距離と呼ばれる曲線類似性測定を用いて,軌道と都市道路を比較した。その後,クラスタ化法に基づいて,人間の毎日の位置と有意な位置を同定した。提案した手順と方法を評価するために,スマートフォン応用EMAPPからの人間分布ログに沿ったGeoLifeプロジェクトからの逐次軌道データセットを利用した。最後に,緊急管理を促進するための位置情報処理の可能性を実証した。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： スマートフォン ,  軌跡 ,  都市 ,  意味論 ,  アルゴリズム ,  位置情報 ,  道路 ,  計算機アーキテクチャ ,  *パターン認識 ,  曲線 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： リサンプリング ,  スタンプ ,  実時間 ,  *インテリジェントセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： センサデバイス ,  時空間 ,  軌道 ,  パターン認識