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J-GLOBAL ID：202202276621906863   整理番号：22A0778548

DaSiam-RPNとディープソートアルゴリズムに基づく地下鉄チャネルにおける一方向旅客流の比較【JST・京大機械翻訳】

A Comparison of One-Way Passenger Flow in Subway Channels Based on DaSiam-RPN and Deep-Sort Algorithm

著者 (5件)： Wu Jianfan (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Xie Zhengyu (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Xie Zhengyu (State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Qin Yong (State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Wang Aili (SinoRail Network Technology Research Institute, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 867  ページ： 193-200  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  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： 地下鉄は,ほとんどの都市で主要な通勤ツールとなり,その大きな乗客流れは,都市鉄道輸送における基準になった。駅における乗客流動の正確でリアルタイムの統計は,地下鉄管理と管理のための科学的基礎を提供することができた。現在,フィールドで一般的に使用される現在の統計的方法において,二方向乗客フロービデオにおける一方向乗客フローをカウントすることは困難であった。本論文では,2つのアルゴリズム,DaSiam-RPNおよびDeep-Sort(それは,目標追跡において有効である)を,地下鉄乗客輸送のために選択した。リアルタイムワンウェイ乗客フロー統計を,駅のチャネル場面における2方向乗客フローに関して実行して,この2つのアルゴリズムの精度,リアルタイムおよび性能を比較した。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： *アルゴリズム ,  旅客輸送 ,  鉄道輸送 ,  *地下鉄道 ,  都市 ,  統計的方法 ,  通勤 ,  鉄道駅 ,  *乗客 ,  チャネル
準シソーラス用語： 実時間 ,  ターゲット追跡 ,  都市鉄道輸送 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 地下鉄の一方向旅客流 ,  目標追跡 ,  DaSiam-RPNアルゴリズム ,  ディープソートアルゴリズム

分類 (3件)： 鉄道輸送・サービス一般  (TC01010R) ,  停車場,操車場  (RC07040M) ,  建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 地下鉄 ,  チャネル ,  旅客