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J-GLOBAL ID：202002255586013813   整理番号：20A2262615

スマートフォン振動センサとロラワンを用いたモバイルクラウドセンシングベースの道路表面モニタリング【JST・京大機械翻訳】

Mobile Crowdsensing Based Road Surface Monitoring Using Smartphone Vibration Sensor and Lorawan

著者 (4件)： Seid Salahadin (Addis Ababa University, Ethiopia, Addis Ababa, Ethiopia) ,  Zennaro Marco (International Center of Theoretical Physics, Trieste, Italy) ,  Libse Mulugeta (Addis Ababa University, Addis Ababa, Ethiopia) ,  Pietrosemoli Ermanno (International Center of Theoretical Physics, Trieste, Italy)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： FRUGALTHINGS’20  ページ： 36-41  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 道路表面モニタリングは,道路輸送インフラ管理において重要な活動である。本論文では,スマートフォンセンサとLoRaWANネットワークを用いたモバイルクラウドセンシングベースの道路表面モニタリングを示した。スマートフォンの加速度計とGPSセンサを用いて,振動を測定することができ,道路条件と異常のレポートの発生を可能にする。これらの報告書は,LoRaWANネットワークインフラストラクチャによって提供される低コスト,低電力,および安全な通信リンクによって伝送され,その結果,セルラネットワーク上にそれらを伝送する追加コストを節約できる。著者らは,ポットホール,速度バンプ,損傷道路またはパッチ道路として車両によって発生する振動を分類した機械学習モデルを用いて,アスファルト道路表面を監視することに焦点を当てた。概念の証明として,道路条件を検出し,分類するために,ビルトイン機械学習モデルでモバイルアプリケーションを開発した。帯域幅消費を減らすために,アプリケーションは,生振動信号を送る代わりに道路条件分類のみを報告した。主な目的は,通信コストを最小にしながら,手動検査と測定の負担を低減することである。本アプローチを,道路セグメントにおける実世界実験によって試験し,評価した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  加速度計 ,  *道路 ,  *路面 ,  アスファルト ,  応用プログラム ,  帯域幅 ,  インフラストラクチャー ,  GPS ,  バンプ ,  *携帯電話 ,  機械学習 ,  *スマートフォン
準シソーラス用語： セルラーネットワーク ,  モバイルアプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： IoT ,  ロラワ ,  機械学習 ,  道路監視 ,  スマートフォン ,  振動

分類 (3件)： 道路の維持修繕  (RC08050E) ,  移動通信  (ND08030H) ,  舗装一般  (RC04010K)

タイトルに関連する用語 (6件)： スマートフォン ,  振動センサ ,  ラワン ,  モバイルクラウドセンシング ,  道路表面 ,  モニタリング