@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00190015,
 author = {米澤, 拓也 and 新井, イスマイル and 藤川, 和利},
 book = {マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2017論文集},
 month = {Jun},
 note = {旅客運送業において運行管理者が安全管理，運行管理の観点から，運行中，回送中といった車両の状態を把握することは重要である．現在，運行管理者が車両の運行状態を把握する際には，運転者が手動で状態をリアルタイムに伝え，また日報として自動記録しており，この操作は運転者にとって大きな負担となっている．本研究では，上記の課題を解決し，運行管理の効率化を実現するために，路線バスから得られるセンサデータを利用した運行状態の自動推定を目的とする．得られるセンサデータは，GPS 情報，車速，エ ンジン回転数，総走行距離，車速といった 7 種類のデータ である.上記のセンサデータに加え，車速の変化量，停留 所との直線距離を新たに特徴量として定義し，本研究にお けるモデルの精度向上を試みる.1日分の運行データセットを訓練データとし，RandomForestを利用した分類器を構築した．分類器と同一路線データセットでの正答率は，イレギュラーな運行でなければ0.97以上と高い精度を示し，提案手法の有効性を示した．},
 pages = {65--72},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {路線バスから得られたセンサデータを利用した運行状態分類モデルの評価},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}