Fugu-MT 論文翻訳(概要): CarSpeedNet: A Deep Neural Network-based Car Speed Estimation from Smartphone Accelerometer

論文の概要: CarSpeedNet: A Deep Neural Network-based Car Speed Estimation from Smartphone Accelerometer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07468v2
Date: Fri, 25 Oct 2024 07:32:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-28 13:35:07.151988
Title: CarSpeedNet: A Deep Neural Network-based Car Speed Estimation from Smartphone Accelerometer
Title（参考訳）: CarSpeedNet: スマートフォン加速度計によるディープニューラルネットワークによる車速推定
Authors: Barak Or,
Abstract要約: スマートフォンの3軸加速度計データを用いた車速推定モデルであるCarSpeedNetを導入する。 CarSpeedNetは、スマートフォンから収集した13時間のデータを使って、スマートフォンの加速度と車の速度の関係を正確にモデル化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: We introduce the CarSpeedNet, a deep learning model designed to estimate car speed using three-axis accelerometer data from smartphones. Using 13 hours of data collected from a smartphone in cars across various roads, CarSpeedNet accurately models the relationship between smartphone acceleration and car speed. Ground truth speed data was collected at 1 [Hz] from GPS receivers. The model provides high-frequency speed estimation by incorporating historical data and achieves a precision of less than 0.72 [m/s] during extended driving tests, relying solely on smartphone accelerometer data without any connection to the car.
Abstract（参考訳）: スマートフォンの3軸加速度計データを用いて車速を推定する深層学習モデルであるCarSpeedNetを導入する。 CarSpeedNetは、スマートフォンから収集した13時間のデータを使って、スマートフォンの加速度と車の速度の関係を正確にモデル化する。 GPS受信機から地上の真理速度データを1[Hz]で収集した。このモデルは、履歴データを組み込んで高速な速度推定を行い、自動車に接続することなく、スマートフォン加速度計のデータのみに依存して、走行試験中に0.72[m/s]未満の精度を達成する。

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