| 講演名 | 2021-02-12 狭域通信システムを用いたリアルタイム交通異常検出に関する基礎的研究 田端 俊也(東大), 福田 大輔(東大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 道路交通分野における新たな情報通信技術であるDSRCは，従来の技術よりも多種多様な情報を取得することができる．しかし，リアルタイムで収集可能なデータは交通量情報のみであり，既存の固定感知機等からは入手可能な速度や密度の情報は利用できない．そこで本研究では，DSRCから得られる交通量のみを用いて，リアルタイムで冠水等の異常事象を検出する手法を構築した．特に，異常事象の即時検出アルゴリズムと，正確検出アルゴリズムの双方をベイズ深層学習モデルの枠組みで構築した点に特徴がある．関東エリアの道路網を対象とした分析により，提案手法の有用性を検証した． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | ベイズ深層学習 / 異常検出 / 時系列データ / 狭域通信 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | AI2020-34 |
| 発行日 | 2021-02-05 (AI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
|---|---|
| 開催期間 | 2021/2/12(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 「データ市場特集VII：生活防災とコミュニティ・デザイン」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 福田 直樹(静岡大) |
| 委員長氏名（英） | Naoki Fukuta(Shizuoka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 清 雄一(電通大) / 櫻井 祐子(産総研) |
| 副委員長氏名（英） | Yuichi Sei(Univ. of Electro-Comm.) / Yuko Sakurai(AIST) |
| 幹事氏名（和） | 大囿 忠親(名工大) / 藤田 桂英(東京農工大) |
| 幹事氏名（英） | Tadachika Ozono(Nagoya Inst. of Tech.) / Katsuhide Fujita(Tokyo Univ. of Agriculture and Technology) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 狭域通信システムを用いたリアルタイム交通異常検出に関する基礎的研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Fundamental Study on the Real-time Anomaly Detection of Traffic States with DSRC-based Data Collection Technology |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイズ深層学習 |
| キーワード(2)（和/英） | 異常検出 |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列データ |
| キーワード(4)（和/英） | 狭域通信 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田端 俊也 / Shunya Tabata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 福田 大輔 / Daisuke Fukuda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UT) |
| 発表年月日 | 2021-02-12 |
| 資料番号 | AI2020-34 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | AI-362 |
| ページ範囲 | pp.60-65(AI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-05 (AI) |