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J-GLOBAL ID：202202259302883028   整理番号：22A0417034

機械学習アルゴリズムを用いた交通事故検出【JST・京大機械翻訳】

Traffic Accident Detection Using Machine Learning Algorithms

著者 (3件)： Sharma Swati (Department of Computer Science, Engineering Punjab Engineering College, Chandigarh, India) ,  Harit Sandeep (Department of Computer Science, Engineering Punjab Engineering College, Chandigarh, India) ,  Kaur Jasleen (Department of Computer Science, Engineering Punjab Engineering College, Chandigarh, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1404  ページ： 501-507  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両アドホックネットワーク(VANET)は,車両に安全メッセージを送ることによる事故の低減を助けることができる。自動車の高い移動性と高い動力学はVANETにおいて多くの課題を生じさせる。機械学習は,データ処理のためのツールのスレンジドセットを提供できる人工知能の技術である。機械学習とVANETの重要な概念の簡潔な紹介。主な関心事は,異なる機械学習技術を用いてVANETを実装することである。提案した方式は,収集され,実行に基づくシミュレーションデータを使用し,ランダムフォレスト分類器を通して行う。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  自動車 ,  人工知能 ,  データ処理 ,  *機械学習 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 分類会計機 ,  移動性 ,  ランダムフォレスト ,  VANET ,  *事故検出 ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： VANET ,  機械学習 ,  人工知能

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  アルゴリズム ,  交通 ,  事故検出