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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-02-12 15:40 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・福田大輔（東大）  AI2020-34 |
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| 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． |
| （英） | (Not available yet) | |
| 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 / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 362, AI2020-34, pp. 60-65, 2021年2月. | |
| 資料番号 | AI2020-34 | |
| 発行日 | 2021-02-05 (AI) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | AI2020-34 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2021-02-12 - 2021-02-12 |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2021-02-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田端 俊也 / Shunya Tabata / タバタ シュンヤ |
| 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/ヨミ） | 福田 大輔 / Daisuke Fukuda / フクダ ダイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-02-12 15:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2020-34 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.362 |
| ページ範囲 | pp.60-65 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-05 (AI) |
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