Fugu-MT 論文翻訳(概要): Agent-based Simulation Model and Deep Learning Techniques to Evaluate and Predict Transportation Trends around COVID-19

論文の概要: Agent-based Simulation Model and Deep Learning Techniques to Evaluate and Predict Transportation Trends around COVID-19

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09648v1
Date: Wed, 23 Sep 2020 05:37:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-15 17:05:01.600343
Title: Agent-based Simulation Model and Deep Learning Techniques to Evaluate and Predict Transportation Trends around COVID-19
Title（参考訳）: エージェント・ベース・シミュレーションモデルと深層学習によるCOVID-19周辺の交通動向の評価・予測
Authors: Ding Wang, Fan Zuo, Jingqin Gao, Yueshuai He, Zilin Bian, Suzana Duran Bernardes, Chaekuk Na, Jingxing Wang, John Petinos, Kaan Ozbay, Joseph Y.J. Chow, Shri Iyer, Hani Nassif, Xuegang Jeff Ban
Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染拡大は旅行行動や交通システムに影響を及ぼしている。また、街路カメラによる社会的距離を測定するリアルタイムビデオ処理手法も導入している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.662885233205859
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The COVID-19 pandemic has affected travel behaviors and transportation system operations, and cities are grappling with what policies can be effective for a phased reopening shaped by social distancing. This edition of the white paper updates travel trends and highlights an agent-based simulation model's results to predict the impact of proposed phased reopening strategies. It also introduces a real-time video processing method to measure social distancing through cameras on city streets.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックは旅行行動や交通システム操作に影響を与えており、都市はソーシャルディスタンシングによって形成された段階的な再開にどのような政策が有効かに取り組んでいます。このホワイトペーパーは、旅行傾向を更新し、エージェントベースのシミュレーションモデルの結果を強調し、提案したフェーズド再開戦略の影響を予測する。また、街中のカメラを通してソーシャルディスタンシングを測定するリアルタイムビデオ処理方法も導入している。

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