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J-GLOBAL ID：202202258021544810   整理番号：22A0848024

あなたの都市における多くのバンプはどれくらいか?モバイルクラウドセンシングによる個人化バンプシーカ【JST・京大機械翻訳】

How Many Bumps in Your City? Personalized Bump Seeker With Mobile Crowdsensing

著者 (5件)： Xiao Xuan (School of Software Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Gao Ruipeng (School of Software Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Xing Weiwei (School of Software Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Li Chi (DiDi Company, Beijing, China) ,  Liu Lei (DiDi Company, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 71  ページ： ROMBUNNO.9501912.1-12  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  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： 減衰速度バンプは,特にトンネル,斜面,および駐車場において,危険な地域における車両速度を低減するための一般的で効果的な尺度である。展開の10年にもかかわらず,バンプ情報は地図ベースの応用,例えばバンプの前方の駆動警報において散発的である。1つの主要な障害は最新のバンプデータベースの欠如であり,従ってサービスプロバイダは,そのようなデータを収集,定期的に較正するために専用の人員を聞き,大規模カバレッジに努力集約的で時間がかかる。本論文では,都市における速度バンプを自動的に同定および更新するための新しいモバイルクラウドセンシングアプリケーションである個人バンプシーカー(PBS)を提案した。特に,回帰モデルとしてバンプ検出を定式化し,その結果,時間領域上の慣性パターンのロバスト性を改善した。また,異なるスマートフォン,車両,および群衆センシング中の運転習慣に関係なく,個々のスマートフォンにおける訓練と推論のためのバンプ信号を自動的に抽出するリーダ-フォロー機構を探究した。最後に,プロトタイプを実装し,DiDiプラットフォームにより収集された大規模実世界トラヒックデータセットに関する広範な実験を行い,その結果,都市レベルバンプデータベースの生成における有効性を実証した。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： 検出 ,  警報 ,  データベース ,  駐車場 ,  地図 ,  *都市 ,  応用プログラム ,  回帰モデル ,  定式化 ,  ロバスト性 ,  *バンプ ,  *携帯電話 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： サービスプロバイダ ,  時間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 都市 ,  バンプ ,  モバイルクラウドセンシング ,  個人化 ,  シーカ