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  1. 研究報告
  2. コンピュータセキュリティ(CSEC)
  3. 2022
  4. 2022-CSEC-096

テレマティクスデータからの運転者特性に応じた安全な経路推薦手法の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217037
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217037
c819b67a-73b0-4b72-aad4-7f7ccf5b0512
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CSEC22096001.pdf IPSJ-CSEC22096001.pdf (2.1 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-03-03
タイトル
タイトル テレマティクスデータからの運転者特性に応じた安全な経路推薦手法の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ITS・センサネットワーク
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
福井大学工学部
著者所属
福井大学工学部
著者所属(英)
en
School of Engineering, University of Fukui
著者所属(英)
en
School of Engineering, University of Fukui
著者名 深津, 隼

× 深津, 隼

深津, 隼

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川上, 朋也

× 川上, 朋也

川上, 朋也

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,スマートフォンなどの持ち運びが可能な端末の普及により,経路推薦サービスが多く利用されている.従来の経路推薦サービスでは,経路長などを考慮した最短の経路が推薦されることが多いが,運転者によっては事故が起きやすい道路区間を経由する経路が推薦される.本研究では,運転者の特性に応じて各道路区間の事故発生率の推定を行い,事故発生率が最小となる経路の推薦手法を提案する.各道路区間を走行した運転者の特徴量をテレマティクスデータから取得することを想定し,取得したデータから,“事故の有無” を目的変数とした二値分類モデルを機械学習により生成する.生成モデルには経路推薦を行う運転者の特徴量を入力し,その運転者がその道路区間を走行したときの事故発生率を予測する.シミュレーションによる評価では,距離を最小とする経路推薦手法と比べ,提案手法は事故発生率が低い経路を推薦できることを確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11235941
書誌情報 研究報告コンピュータセキュリティ(CSEC)

巻 2022-CSEC-96, 号 1, p. 1-8, 発行日 2022-03-03
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8655
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 2025-01-19 15:38:47.582032
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