論文の概要: Vehicle Route Prediction through Multiple Sensors Data Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13117v1
• Date: Sun, 30 Aug 2020 08:14:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 12:37:12.560760
• Title: Vehicle Route Prediction through Multiple Sensors Data Fusion
• Title（参考訳）: 複数センサデータ融合による車両走行経路予測
• Authors: Ali Nawaz, Attique Ur Rehman
• Abstract要約: フレームワークは2つのモジュールで構成される。 ディープラーニングを用いて車両ナンバーの認識を行うフレームワークの最初のモジュール。 機械学習の教師付き学習アルゴリズムを用いた第2モジュールは、車両の経路を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vehicle route prediction is one of the significant tasks in vehicles mobility. It is one of the means to reduce the accidents and increase comfort in human life. The task of route prediction becomes simpler with the development of certain machine learning and deep learning libraries. Meanwhile, the security and privacy issues are always lying in the vehicle communication as well as in route prediction. Therefore, we proposed a framework which will reduce these issues in vehicle communication and predict the route of vehicles in crossroads. Specifically, our proposed framework consists of two modules and both are working in sequence. The first module of our framework using a deep learning for recognizing the vehicle license plate number. Then, the second module using supervised learning algorithm of machine learning for predicting the route of the vehicle by using velocity difference and previous mobility patterns as the features of machine learning algorithm. Experiment results shows that accuracy of our framework.
• Abstract（参考訳）: 車両経路予測は車両の移動性において重要な課題の1つである。 それは事故を減らし、人間の生活の快適さを高める手段の1つである。 ルート予測のタスクは、特定の機械学習とディープラーニングライブラリの開発によってより簡単になる。 一方、セキュリティとプライバシーの問題は、常に車両の通信だけでなく、ルート予測にも当てはまります。 そこで我々は,これらの課題を低減し,交差点における車両の走行経路を予測する枠組みを提案する。 具体的には,提案するフレームワークは2つのモジュールから構成される。 本フレームワークの最初のモジュールは,車両ナンバーの認識にディープラーニングを使用している。 そして、機械学習アルゴリズムの特徴として、速度差と以前の移動パターンを用いて車両の経路を予測するために、機械学習の教師付き学習アルゴリズムを用いた第2のモジュールを用いる。 実験の結果,フレームワークの精度が示された。

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