講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-02-28 15:40
モバイルセンシングと遅延耐性ネットワークの融合による地域内データ協調処理型異常検出システムの検討 ○渡辺良人・荘司洋三(NICT) SR2017-115 |
抄録 |
(和) |
本稿では,タクシー等の事業用車両によるモバイルセンシングと車車間(Vehicle-to-Vehicle; V2V)の遅延耐性ネットワーク(Delay Tolerant Network; DTN)を融合した地域内データ協調処理型異常検出システムを提案する.ドライブレコーダやスマートフォンを搭載した車両が地域内を走行中に交通事故や渋滞を起こしうる異常状態を機械学習等のアルゴリズムを用いて予測する.道路の予測状態は,少なからず誤りを含んでいるという仮定のもとで,道路状態の空間的な相関を隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model; HMM)によってモデル化し,EM アルゴリズムによってパラメータ推定を行う.さらに,DTN を介して他車両から共有された信頼性の高い道路の予測状態を,自車両の予測状態列と組み合わせることで,ビタビアルゴリズムにおいてトレリスプルーニングの適用を可能とし,道路状態の推定精度の向上を目指す. |
(英) |
This paper proposes a novel cooperative anomaly detection system that uses mobile sensing and delay tolerant network (DTN) technologies. As an example application, the anomaly detection system in which vehicles detect dangerous states of the road that could cause traffic accidents and/or traffic jams is considered. Assuming that the predicted road states include some prediction errors, a hidden Markov model (HMM) is introduced for representing the spatial relationship among the road state sequence. Then, EM algorithm is employed to estimate the HMM parameters. The reliable road states shared with other vehicles by the DTN technology are combined with the locally predicted sequence to perform trellis pruning in the Viterbi algorithm, which further improves the accuracy of road state estimation. |
キーワード |
(和) |
協調異常検出 / 車車間通信 / 遅延耐性ネットワーク / 隠れマルコフモデル / EMアルゴリズム / ビタビアルゴリズム / トレリスプルーニング / |
(英) |
Cooperative anomaly detection / V2V communications / delay tolerant networks / hidden Markov model / EM algorithm / Viterbi algorithm / trellis pruning / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 457, SR2017-115, pp. 25-30, 2018年2月. |
資料番号 |
SR2017-115 |
発行日 |
2018-02-21 (SR) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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SR2017-115 |