| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-12-20 16:00 行列同時分解を用いた全体交通量の推計 ○田口優真（豊田中研）・石井良尚・笹井健行・福島真太朗（トヨタ自動車）・三田勝史（豊田中研）  IBISML2023-33 |
|
| 抄録 | （和） | 都市全体規模の各道路における真の交通量を知ることは，交通や環境など，幅広い分野への貢献が期待される．しかし，従来より交通量計測に用いられてきた固定感知器は，その設置や維持のコストから，全道路に設置することは難しく，一部道路のみの計測に限られている．近年，このような一部道路で観測された交通量に加え，普及が進むコネクティッド車両で取得されたデータを活用して，固定感知器未設置地点を含む都市全体の各道路の交通量を推計する手法が注目されている．本研究では，一部道路に設置された固定感知器による断面交通量と，コネクティッド車両の軌跡データなどから集計することで得られる，全道路における一部車両の交通量に加えて，道路ネットワークのトポロジーを用いて交通量保存則を考慮した交通量推計手法を提案する．さらに，実際の都市の交通データを用いた検証を行い，関連するベースライン手法と比較して，交通工学的に妥当かつ，高精度な推計が可能であることを確認した． |
| （英） | Knowing the actual traffic volume on each street across a city can benefit various fields, such as transportation and the environment. Although fixed detectors have traditionally been used to measure traffic volume, they are difficult to cover all roads because they are expensive to install and maintain. Recently, methods that estimate traffic volume on all roads by using connected vehicle data in addition to fixed detector data have gained attention. In this study, we propose a method that estimates traffic volume by considering the traffic volume conservation law and the fixed detector and connected vehicle data. We also evaluated the proposed method using traffic data from a real city, and found that it can estimate with higher accuracy than the baseline methods. | |
| キーワード | （和） | 全体交通量推計 / コネクティッド車両 / 交通量保存則 / 行列分解 / / / / |
| （英） | Urban Traffic Estimation / Connected vehicle / Traffic FLow Conservation Law / Matrix Factorization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 311, IBISML2023-33, pp. 18-24, 2023年12月. | |
| 資料番号 | IBISML2023-33 | |
| 発行日 | 2023-12-13 (IBISML) | |
| 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 | IBISML2023-33 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2023-12-20 - 2023-12-21 |
| 開催地（和） | 国立情報学研究所 |
| 開催地（英） | National Institute of Informatics |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | machine learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2023-12-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 行列同時分解を用いた全体交通量の推計 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimating Total Traffic Volume with Joint Matrix Factorization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 全体交通量推計 / Urban Traffic Estimation |
| キーワード(2)（和/英） | コネクティッド車両 / Connected vehicle |
| キーワード(3)（和/英） | 交通量保存則 / Traffic FLow Conservation Law |
| キーワード(4)（和/英） | 行列分解 / Matrix Factorization |
| 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） | 田口 優真 / Yuma Taguchi / タグチ ユウマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社豊田中央研究所 (略称： 豊田中研) Toyota Central R&D Labs. Inc. (略称： TCRDL) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石井 良尚 / Yoshinao Ishii / イシイ ヨシナオ |
| 第2著者 所属（和/英） | トヨタ自動車株式会社 (略称： トヨタ自動車) Toyota Motor Corporation (略称： TMC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 笹井 健行 / Takeyuki Sasai / ササイ タケユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | トヨタ自動車株式会社 (略称： トヨタ自動車) Toyota Motor Corporation (略称： TMC) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福島 真太朗 / Shintaro Fukushima / フクシマ シンタロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | トヨタ自動車株式会社 (略称： トヨタ自動車) Toyota Motor Corporation (略称： TMC) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三田 勝史 / Katsushi Sanda / サンダ カツシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社豊田中央研究所 (略称： 豊田中研) Toyota Central R&D Labs. Inc. (略称： TCRDL) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-12-20 16:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2023-33 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.311 |
| ページ範囲 | pp.18-24 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2023-12-13 (IBISML) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]