講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-12-20 15:15
車上装置蓄積データを利用した機械学習による鉄道の停止位置分類 ○森島直大・上月良太・小林大軌・杉本裕紀子(京三製作所)・水間 毅・Upvinder Singh Upvinder・Shiva Krishna Maheshuni(東大) DC2019-82 |
抄録 |
(和) |
近年AI技術の発展が目覚ましい.鉄道業界においても機械学習を用いた解析が注目されており,今後も運転やメンテナンスの分野で活用が期待されている.しかしその一方で本来の機能とは異なる設備を設置する必要があるなど,データ収集に関する問題が少なからず発生する.本研究では車上装置の蓄積データに着目し,停車状態の分類を実施することで、新たな設備を追加することなく機械学習の適応が可能かどうかを検討する. |
(英) |
In recent years, the development of AI technology has been remarkable. Analysis using machine learning is attracting attention in the railway industry, and it is expected to be used in the field of operation and maintenance. On the other hand, there are a number of problems related to data collection, such as the need to install equipment that is different from the original function. In this study, we focus on the accumulated data of the on-board equipment and investigate whether it is possible to adapt machine learning without adding new equipment by classifying the stop state.. |
キーワード |
(和) |
機械学習 / 車上装置 / 停止位置分類 / / / / / |
(英) |
Machine learning / on-board equipment / stop position classification / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 351, DC2019-82, pp. 21-23, 2019年12月. |
資料番号 |
DC2019-82 |
発行日 |
2019-12-13 (DC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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DC2019-82 |