プローブカーデータを用いた高速道路における自動交通異常検出
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概要
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交通異常は交通渋滞を発生させ,その結果,経済的な損失や環境汚染を引き起こす原因となるため,交通異常の早期検出は,交通マネジメントにおける非常に重要な課題である.また,災害発生時には多数の交通異常が発生するため,減災,被害回避のために異常を早期発見することが非常に大切である.そのような観点から見て,プローブカーデータ(PCD)は対費用効果の高いデータソースである.しかし,PCD から道路上の交通量や交通密度のような特徴量を得る事は非常に困難である.そのため,我々はPCD から抽出可能な特徴量について考察し,抽出した特徴量に対して2 つの指標を適用することで,交通異常を自動的に検出する手法を提案する.
- 2013-03-06
著者
-
安達 淳
国立情報学研究所
-
安達 淳
National Institute of Informatics
-
安達 淳
東京大学工学部電子工学科:(現)東京大学大型計算機センター
-
安達 淳
国立情報学研究所コンテンツ科学研究系
-
安達 淳
学術情報センター研究開発部
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