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J-GLOBAL ID：202102212109975533   整理番号：21A0894226

機械学習を用いた道路事故解析【JST・京大機械翻訳】

Road Accident Analysis using Machine Learning

著者 (4件)： Patil Jayesh (St. John College of Engineering and Management,Department of Computer Engineering,Palghar,India) ,  Prabhu Mandar (St. John College of Engineering and Management,Department of Computer Engineering,Palghar,India) ,  Walavalkar Dhaval (St. John College of Engineering and Management,Department of Computer Engineering,Palghar,India) ,  Lobo Vivian Brian (St. John College of Engineering and Management,Department of Computer Engineering,Palghar,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： PuneCon  ページ： 108-112  発行年： 2020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： 道路を通した事故は,開発途上国と同様に開発途上国にとって大きな脅威となっている。道路事故とその安全性は,世界にとって主要な関心事であり,そして,誰も,毎年,これを扱う試みである。道路交通と無ck運転は世界の各部分で発生する。このため,多くの歩行者も影響を受ける。故障なしで,それらは犠牲者になる。多くの道路事故は,大気変化,鋭い曲線,および人間故障のような多数の因子のために発生する。道路事故による傷害は主要であるが,時には健康にも影響する。本研究は,事故傾向またはホットスポット地域とそれらの根源を精査することによる,k-平均アルゴリズムと機械学習を通して,ポピュラーな都市,すなわちベンガルーの1つにおける道路事故を分析することを目的とする。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  故障 ,  *道路 ,  道路交通 ,  歩行者 ,  都市 ,  発展途上国 ,  *交通事故 ,  *事故分析 ,  ホットスポット ,  *機械学習

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  道路 ,  事故解析