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J-GLOBAL ID：202202234894199998   整理番号：22A1101443

自然運転研究への適用による二相サンプリング設計の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Two-Phase Sampling Designs With Application to Naturalistic Driving Studies

著者 (4件)： Imberg Henrik (Department of Mathematical Sciences, Chalmers University of Technology and University of Gothenburg, Gothenburg, Sweden) ,  Lisovskaja Vera (Department of Mathematical Sciences, Chalmers University of Technology and University of Gothenburg, Gothenburg, Sweden) ,  Selpi (Department of Mechanics and Maritime Sciences, Division of Vehicle Safety, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden) ,  Nerman Olle (Department of Mathematical Sciences, Chalmers University of Technology and University of Gothenburg, Gothenburg, Sweden)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 23  号： 4  ページ： 3575-3588  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  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： 自然運転研究(NDS)は大量の交通データを生成し,現代の交通安全研究の重要な構成要素を構成する。しかし,全NDSデータベースの解析は,しばしば,ビデオシーケンスの高価な時間を要する注釈を必要とするので,ほとんど実行可能ではない。NDSデータベースで簡単に利用できる自動測定が,運転行動と連続安全臨界事象の間の潜在的関連の検出に関して最も有益な注釈のための時間セグメントの選択に利用できるかを述べた。方法論を,大規模自然運転研究からのデータについて説明し,評価し,簡単なランダムサンプリングと比較して,最適化インスタンス選択の使用が,50%ほどの注釈を必要とするセグメントの数を減らすことを示した。Copyright 2022 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： *最適化 ,  安全性 ,  交通安全 ,  データベース ,  *運転 ,  臨界 ,  自動計測 ,  大規模 ,  無作為抽出 ,  人間行動
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  運転行動 ,  交通データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 研究 ,  サンプリング ,  設計 ,  最適化