文献

J-GLOBAL ID：202202268833725738   整理番号：22A0578259

アンサンブル分類モデルと地理空間解析による道路騒音障壁を同定するための街路景観画像の利用【JST・京大機械翻訳】

Using street view images to identify road noise barriers with ensemble classification model and geospatial analysis

著者 (22件)： Zhang Kai (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Ministry of Education of PRC), Nanjing Normal University, Nanjing 210023, PR China) ,  Zhang Kai (State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution, Nanjing 210023, PR China) ,  Zhang Kai (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, PR China) ,  Qian Zhen (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Ministry of Education of PRC), Nanjing Normal University, Nanjing 210023, PR China) ,  Qian Zhen (State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution, Nanjing 210023, PR China) ,  Qian Zhen (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, PR China) ,  Yang Yue (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Ministry of Education of PRC), Nanjing Normal University, Nanjing 210023, PR China) ,  Yang Yue (State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution, Nanjing 210023, PR China) ,  Yang Yue (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, PR China) ,  Chen Min (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Ministry of Education of PRC), Nanjing Normal University, Nanjing 210023, PR China) ,  Chen Min (State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution, Nanjing 210023, PR China) ,  Chen Min (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, PR China) ,  Chen Min (Jiangsu Provincial Key Laboratory for NSLSCS, School of Mathematical Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, PR China) ,  Zhong Teng (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Ministry of Education of PRC), Nanjing Normal University, Nanjing 210023, PR China) ,  Zhong Teng (State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution, Nanjing 210023, PR China) ,  Zhong Teng (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, PR China) ,  Zhu Rui (Department of Land Surveying and Geo-Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong, PR China) ,  Lv Guonian (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Ministry of Education of PRC), Nanjing Normal University, Nanjing 210023, PR China) ,  Lv Guonian (State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution, Nanjing 210023, PR China) ,  Lv Guonian (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, PR China) ,  Yan Jinyue (School of Business, Society & Engineering, Maelardalen University, Vaesteras 72123, Sweden) ,  Yan Jinyue (Department of Chemical Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm 10044, Sweden)
資料名： Sustainable Cities and Society  (Sustainable Cities and Society)
巻： 78  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2908A  ISSN： 2210-6707  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 道路騒音障壁(RNB)は,市民のための交通騒音汚染の害を緩和するための重要な都市インフラストラクチャである。したがって,正確な位置と走行距離のようなRNBの空間分布特性を得ることは,より正確な都市騒音地図を得て,持続可能な都市開発のために都市生活環境の品質を評価するのに,大いに役立つことができる。しかし,RNBを同定し,それらの属性を大面積で獲得するための効果的で効率的な方法は不足している。本研究では,Baidu Street View(BSV)に基づく都市レベルでのRNBを自動的に同定するためのアンサンブル分類モデル(ECM)を構築した。第1に,ブートストラップサンプリング法を提案して,ストリートビュー画像ベースの列車セットを構築し,そこでは,サンプルの不均衡なカテゴリの影響を,混乱した陰性サンプルを加えることによって減らした。第二に,2つの最先端の深層学習モデル,ResNetと高密度Netを集合して,バギングフレームワークに基づくECMを構築した。最後に,後処理法を,RNBとして誤分類された街路ビュー画像(SVI)を除去する地理空間解析に基づいて提案した。本研究は,提案した方法を検証する研究領域として中国,蘇州を採った。モデルは,それぞれ0.98と0.90の精度とF1スコアを達成した。蘇州におけるRNBの全走行距離は178,919mであった。結果は,提案したRNBs同定フレームワークの性能を実証した。持続可能な都市開発を加速するためのRNBs属性を得ることの重要性を,光起電力騒音障壁(PVNB)の事例を通して実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 光起電力 ,  交通騒音 ,  *騒音 ,  特性 ,  *道路 ,  *街路 ,  *景観 ,  都市 ,  空間分布 ,  中華人民共和国 ,  住環境 ,  都市開発 ,  都市騒音 ,  走行距離 ,  インフラストラクチャー
準シソーラス用語： *街路景観 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アンサンブル学習 ,  街路景観画像 ,  画像分類モデル ,  道路騒音障壁 ,  持続可能な輸送インフラストラクチャー

分類 (1件)： 道路交通騒音・振動  (TB01020Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： アンサンブル ,  分類モデル ,  地理空間解析 ,  道路 ,  騒音 ,  障壁 ,  同定 ,  街路景観