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J-GLOBAL ID：202202287224082298   整理番号：22A0446513

自律運転センサデータのためのKNNクエリー法【JST・京大機械翻訳】

A KNN Query Method for Autonomous Driving Sensor Data

著者 (4件)： Jie Tang (South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Jiehui Zhang (South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Zhixin Zeng (South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Shaoshan Liu (PerceptIn, Santa Clara, U.S.A.)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13152  ページ： 76-89  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： 自律運転車は,運転過程中の身体周辺のセンサを通して環境情報を知覚し,抽出する必要がある。センサデータストリームは意味情報に富み,意味注釈は地理的位置情報を用いて意味テキストを形成することができる。この情報は,高精度マップの効果的更新や周辺環境のより正確な認識のようなシナリオアプリケーションにとって重要である。したがって,効果的にそれらを保存し,組織化する必要がある。同時に,そのような情報検索に対するユーザの需要は増加し,膨大な量の情報からユーザにとって有用な情報を効率的に検索することが重要である。本論文では,オブジェクトの空間,テキストおよびソーシャル情報を効率的に組織化するために,インデックスSIRツリーを提案した。SIRツリーは,社会的関連性とテキスト関連性の両方を含むRツリーであり,ツリーにおける各親ノードは,すべての子供ノードの空間的,テキストおよび社会的情報を含み,良好なスケーラビリティを持っている。SIRツリーインデックスに基づいて,優先待ち行列アルゴリズムBFを提案して,それは,すべての候補オブジェクトを保存して,それらのランキング関数値に従ってそれらをフィルタリングするためにノードを横断する優先度待ち行列を使用した。クエリアルゴリズムを最適化するために,クエリ効率を改善するために,距離ベースBFアルゴリズムとX-HOP_BFアルゴリズムを提案した。実験結果は,BFアルゴリズムがGowallaデータセットにおいて20の対象物を返すために少なくとも70秒を取ることを示して,一方,X-HOP_BFアルゴリズムはおよそ20秒しか取り入れなかった。Copyright IFIP International Federation for Information Processing 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 ,  最適化 ,  情報検索 ,  フィルタリング ,  応用プログラム ,  子供 ,  等級づけ ,  センサ ,  位置情報 ,  アノテーション ,  優先度
準シソーラス用語： 環境情報 ,  データストリーム ,  意味情報 ,  *クエリー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自律 ,  センサデータ ,  KNN ,  クエリー