ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.57
  3. No.4

スマートフォンの加速度・磁気センサを併用した鉄道車両の移動状態推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/159065
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/159065
9d2b2895-4e35-4a2a-b4ec-985692872ebc
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL5704021.pdf IPSJ-JNL5704021.pdf (1.4 MB)
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Journal(1)
公開日 2016-04-15
タイトル
タイトル スマートフォンの加速度・磁気センサを併用した鉄道車両の移動状態推定
タイトル
言語 en
タイトル Train Motion Detection Using Accelerometers and Magnetometers in Smartphones
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [一般論文(推薦論文, 特選論文)] 停車検出,モバイルセンシング,データ融合
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者所属
大阪大学大学院情報科学研究科
著者所属
大阪大学大学院情報科学研究科
著者所属
大阪大学大学院情報科学研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
著者名 樋口, 雄大

× 樋口, 雄大

樋口, 雄大

Search repository
山口, 弘純

× 山口, 弘純

山口, 弘純

Search repository
東野, 輝夫

× 東野, 輝夫

東野, 輝夫

Search repository
著者名(英) Takamasa, Higuchi

× Takamasa, Higuchi

en Takamasa, Higuchi

Search repository
Hirozumi, Yamaguchi

× Hirozumi, Yamaguchi

en Hirozumi, Yamaguchi

Search repository
Teruo, Higashino

× Teruo, Higashino

en Teruo, Higashino

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文では,スマートフォン等のモバイル機器に内蔵された加速度センサと磁気センサとを組み合わせることで,端末保持者が乗車する電車の移動状態を高精度に検出する手法を提案する.提案方式では,磁気センサを用いて鉄道車両の電気系統の動作状況を検出するとともに,走行状態に応じた特徴的な加速度特性をもとに判定結果を補正することで,揺れの少ない車両でも高精度な移動状態判定を実現している.京阪神エリアの複数の鉄道路線においてフィールド実験を実施し,電車の移動状態の検出精度を,従来方式と比較して大幅に改善できることを確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In this paper we propose a mobile sensing system to monitor stop-and-go patterns of trains. Our system employs embedded accelerometers and magnetometers in off-the-shelf mobile devices to detect vibration of vehicles and activity of electric motors, respectively. Analyzing the sensor measurements with a light-weight machine learning algorithm, it enables fine-grained, continuous monitoring of trains' motion on the spot. Through field experiments using multiple models of Android smartphones and smart watches, we show that the system can achieve much higher performance than existing solutions.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 57, 号 4, p. 1274-1283, 発行日 2016-04-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-20 12:50:32.382485
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3