論文の概要: Driver Side and Traffic Based Evaluation Model for On-Street Parking Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13976v1
• Date: Sat, 26 Mar 2022 03:00:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 15:51:34.511842
• Title: Driver Side and Traffic Based Evaluation Model for On-Street Parking Solutions
• Title（参考訳）: 路上駐車ソリューションの運転者側と交通に基づく評価モデル
• Authors: Qianyu Ou, Wenjun Zheng, Zhan Shi, Ruizhi Liao
• Abstract要約: 本稿では,運転者側と交通情報に基づく評価モデル(DSTBM)を開発する。 異なる駐車ソリューションに対する一般的な評価スキームを提供する。 固定センシングと移動センシングという2つの一般的な駐車検知手法を解析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.207356598775391
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parking has been a painful problem for urban drivers. The parking pain exacerbates as more people tend to live in cities in the context of global urbanization. Thus, it is demanding to find a solution to mitigate d rivers' parking headaches. Many solutions tried to resolve the parking issue by predicting parking occupancy. Their focuses were on the accuracy of the theoretical side but lacked a standardized model to evaluate these proposals in practice. This paper develops a Driver Side and Traffic Based Evaluation Model (DSTBM), which provides a general evaluation scheme for different parking solutions. Two common parking detection methods, fixed sensing and mobile sensing are analyzed using DSTBM. The results indicate first, DSTBM examines different solutions from the driver's perspective and has no conflicts with other evaluation schemes; second, DSTBM confirms that fixed sensing performs better than mobile sensing in terms of prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 駐車は都市部ドライバーにとってつらい問題だった。 パーキングの痛みは、グローバル都市化の文脈で都市に住む人が増えるにつれて悪化する。 したがって, 河川の駐車障害を緩和するための解決策を見つける必要がある。 多くの解決策が駐車場の占有率を予測して駐車問題を解決しようとした。 彼らの焦点は理論的な側面の正確さであったが、実際にこれらの提案を評価するための標準化されたモデルがなかった。 本稿では,運転者側と交通量評価モデル(dstbm)を開発し,異なる駐車ソリューションに対する一般評価方式を提案する。 固定センシングと移動センシングの2つの一般的な駐車検知法をdstbmを用いて解析した。 その結果、DSTBMは運転者の視点から異なる解を検証し、他の評価手法と矛盾しないことが明らかとなり、第2に、固定センシングが予測精度においてモバイルセンシングよりも優れていることが確認された。

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