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J-GLOBAL ID：201702230027145261   整理番号：17A0232661

データ相関による細粒都市環境監視用クラウドセンシングの品質強化

Enhance the Quality of Crowdsensing for Fine-Grained Urban Environment Monitoring via Data Correlation

著者 (3件)： KANG Xu (Beijing Univ. Posts and Telecommunications, Beijing, CHN) ,  LIU Liang (Beijing Univ. Posts and Telecommunications, Beijing, CHN) ,  MA Huadong (Beijing Univ. Posts and Telecommunications, Beijing, CHN)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年01月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市に対する基礎的情報を提供する都市環境の状態監視は,都市研究の種々の分野に重要な知見を生成する。最近,内蔵センサを装着したスマートフォン及び器具の流行により,都市規模環境監視用に人中心スキーム,すなわち′′クラウドセンシング′′が発生している。この報告は,細粒都市環境監視用データ相関ベースクラウドセンシング手法を提出した。都市状態を示すために,クラウドセンシングネットワークによるセンサ画像を発生し,その後データ相関によりセンサ画像の品質を強化した。特に,一層高品質のセンサ画像を得るために,携帯センサノードの時間相関を利用するだけでなく,集合的テンソル分解手法導入による相関環境データ及び知覚データを融合した。最後に,一連の数値シミュレーション及び実際のデータセットベース事例研究を行った。結果は,筆者らの手法が従来の空間的補間ベース法に勝ることを立証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： シミュレーション ,  集合 ,  相関 ,  粉化 ,  *都市環境 ,  *環境モニタリング ,  アウトソーシング ,  *プログラミング環境 ,  *センサ ,  品質 ,  スマートフォン ,  ネットワーク ,  画像 ,  分解 ,  事例研究 ,  粒状物汚染 ,  数値シミュレーション ,  データセット ,  クラウドソーシング ,  テンソル分解 ,  クラウド開発環境 ,  改変
準シソーラス用語： クラウド環境 ,  *クラウドセンシング ,  時間相関

分類 (2件)： 大気管理  (SB03030X) ,  粒状物調査測定  (SB03060E)

タイトルに関連する用語 (5件)： データ相関 ,  細粒 ,  都市 ,  環境監視 ,  強化