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J-GLOBAL ID：201702243798801464   整理番号：17A0023358

地域実時間混雑因子に基づく異常ホットスポット検出法【Powered by NICT】

Abnormal hotspots detection method based on region real-time congestion factor

著者 (7件)： Lingqiu Zeng (College of Computer Science, Chongqing University, 400044 China) ,  Xiaochang Hu (Chongqing Automotive Collaborative Innovation Center, Chongqing University, 400044, China) ,  Qingwen Han (College of Communication Engineering, Chongqing University, 400044 China) ,  Lei Ye (College of Communication Engineering, Chongqing University, 400044 China) ,  Ruimei Wang (College of Computer Science, Chongqing University, 400044 China) ,  Xueying He (College of Communication Engineering, Chongqing University, 400044 China) ,  Yongbing Xu (Department of Electronics, University of York, YO10 5DD United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ITSC  ページ： 749-753  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 道路ホットスポットは検出法を高度道路交通研究の分野で重要な問題である。高交通流による正常ホットスポットと比較して,道路交通事故の結果である,異常ホットスポット発生時間ランダム挙動を行い,予測が困難であった。本論文では,領域実時間混雑因子は道路異常ホットスポット発見を実現するために構築した。杭州市のタクシーのGPSデータに基づいて,提示した混雑因子とリアルタイム交通データの間の関係を解析した。提案した方法の妥当性を検証するために構築した二事故シナリオ。実験結果は,提案した方法が実時間異常ホットスポット検出において良く機能し,解析出力は経路計画と交通管理に有用であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 交通流 ,  *検出法 ,  経路探索 ,  道路 ,  タクシー ,  道路交通 ,  *ホットスポット
準シソーラス用語： 交通データ ,  GPSデータ ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地域 ,  実時間 ,  因子 ,  ホットスポット ,  検出法