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J-GLOBAL ID：202102268183718194   整理番号：21A2347254

クラウドソース追跡データに基づく歩行者ネットワーク生成【JST・京大機械翻訳】

Pedestrian network generation based on crowdsourced tracking data

著者 (6件)： Yang Xue (School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Tang Luliang (State Key Laboratory for Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Ren Chang (State Key Laboratory for Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Chen Yang (State Key Laboratory for Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Xie Zhong (School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Li Qingquan (College of Civil Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China)
資料名： International Journal of Geographical Information Science  (International Journal of Geographical Information Science)
巻： 34  号： 5  ページ： 1051-1074  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2011A  ISSN： 1365-8816  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 歩行者ネットワークは,歩行者ナビゲーションサービスや移動性モデリングのような様々なアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。本論文は,2層フレームワークに基づくクラウドソース追跡データから歩行者ネットワークを抽出する新しい方法を示した。このフレームワークは,歩行パターン分類層と歩行者ネットワーク生成層を含む。第1の層では,2つの異なるタイプの歩行パターンを認識するためのマルチスケールフラクタル次元(MFD)アルゴリズムを提案した:明確な目的地(WCD)による歩行または明確な目的のない歩行(WOCD)。第2層では,歩行者領域と歩行者経路を結合することにより歩行者ネットワークを生成する。歩行者領域を,WOCDトレースからの修正接続成分分析(CCA)アルゴリズムに基づいて抽出した。WCDトレースからカーネル密度推定(KDE)ベース点クラスタリングアルゴリズムを用いて歩行者経路を生成した。2つの実際のクラウドソースデータセットを用いた歩行者ネットワーク生成結果は,提案方法が幾何学的正当性と位相的正当性の両方において良い性能を有することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  *ネットワーク ,  *歩行者 ,  応用プログラム ,  位相 ,  フラクタル次元
準シソーラス用語： マルチスケール ,  移動性 ,  成分分析 ,  歩行パターン ,  クラスタリングアルゴリズム ,  歩行者ナビゲーション ,  目的地 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラウドソース追跡データ ,  歩行パターン ,  歩行者ネットワーク ,  ナビゲーションサービス

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラウド ,  ソース ,  追跡 ,  歩行者