プローブカーデータを用いた自動交通異常検出(交通センシング,通信,情報処理,一般)
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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.実際のデータに対して手法を適用した結果,提案手法によって自動的に交通異常を検出できる可能性が示された.
- 2012-09-03
著者
-
安達 淳
National Institute of Informatics
-
高須 淳宏
国立情報学研究所
-
安達 淳
国立情報学研究所コンテンツ科学研究系
-
安達 淳
国立情報学研
-
赤塚 裕人
東京大学大学院情報理工学系研究科
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