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  1. 研究報告
  2. モバイルコンピューティングと新社会システム(MBL)
  3. 2017
  4. 2017-MBL-082

カーナビアプリのためのSVMを利用した車の停止判定方法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/178148
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/178148
0763853b-acbe-40ad-ae8d-8ade39907b95
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MBL17082005.pdf IPSJ-MBL17082005.pdf (1.2 MB)
Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2017-03-02
タイトル
タイトル カーナビアプリのためのSVMを利用した車の停止判定方法
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 交通支援
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
ヤフー株式会社
著者所属
ヤフー株式会社
著者所属(英)
en
Yahoo Japan Corporation
著者所属(英)
en
Yahoo Japan Corporation
著者名 大平, 雄貴

× 大平, 雄貴

大平, 雄貴

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浅見, 宗広

× 浅見, 宗広

浅見, 宗広

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 車載カーナビと同等な機能をもつカーナビアプリが普及しつつあるが,カーナビアプリが有する大きな弱点の一つとして,GPS が届かないトンネル内では現在位置推定が困難になる点が挙げられる.車載カーナビでは,車両側から直接車の速度情報を取得できるため,正確な現在位置推定が可能だが,スマートフォンではその手法が選択できないためである.そこで,我々はスマートフォンに搭載されているセンサーを利用して速度を推定する手法でその課題の解決を試みている.その実現のために,車が走行状態か停止状態かを判定する機構が必要となるが,本論文では,車内に置かれているスマートフォン端末から取得される加速度センサーの値を特徴量とし,機械学習アルゴリズムの一つであるサポートベクトルマシンを利用して,車が走行状態か停止状態かを判定する方法を提案する.また,本論文ではその判定方法の精度を向上させるためにいくつか行った改良点を説明し,提案手法の精度の検証結果を報告する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11851388
書誌情報 研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム(MBL)

巻 2017-MBL-82, 号 5, p. 1-7, 発行日 2017-03-02
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8817
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 05:13:00.498657
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