論文の概要: A Low-cost IoT Architecture to support Urban Mobility for Visually Impaired People

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11363v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 01:28:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:58:52.752085
• Title: A Low-cost IoT Architecture to support Urban Mobility for Visually Impaired People
• Title（参考訳）: 視覚障害者のための都市移動を支援する低コストIoTアーキテクチャ
• Authors: Nádia Aparecida de Oliveira Silva, Rodrigo Moreira, Larissa Ferreira Rodrigues, Rafael Marinho e Silva,
• Abstract要約: 本稿では,Single-Border Computers (SBC) を用いた低コストなIoTアーキテクチャの提案と評価を行った。 性能評価では,我々の低コストアーキテクチャがバストレースの作業負荷を処理し,障害のある人々がスマートシティのシナリオでバスの位置に関する情報を得るのに適していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: People with visual impairments struggle with urban mobility and independent travel, opening up opportunities for technological advances to improve their quality of life. The Internet of Things (IoT) plays an essential role in bringing improvements and accessibility for visually impaired people. Although alternatives aimed to use IoT in urban mobility, those solutions are still in the initial stages and do not supports urban mobility for people with visual impairment. This paper proposed and evaluated a low-cost IoT architecture that uses Single-Border Computers (SBCs) to support urban mobility. A performance evaluation showcased that our low-cost architecture handles bus trace workload and is suitable for supporting impaired people to get information concerning bus location on Smart Cities scenarios.
• Abstract（参考訳）: 視覚障害者は都市移動と独立旅行に苦慮し、生活の質を向上させるための技術進歩の機会を開く。 モノのインターネット(IoT)は、視覚障害者に改善とアクセシビリティをもたらす上で重要な役割を果たす。 IoTを都会のモビリティに利用するための代替手段はあるが、これらのソリューションはまだ初期段階にあり、視覚障害のある人々のための都市モビリティをサポートしない。 本稿では,Single-Border Computers (SBC) を用いた低コストなIoTアーキテクチャの提案と評価を行った。 性能評価では,我々の低コストアーキテクチャがバストレースの作業負荷を処理し,障害のある人々がスマートシティのシナリオでバスの位置に関する情報を得るのに適していることが示された。

関連論文リスト

• Public Transport Network Design for Equality of Accessibility via Message Passing Neural Networks and Reinforcement Learning [4.6289929100615]
  我々は公共交通機関(PT)のアクセシビリティ、すなわちPTを介して周囲の関心点にたどり着くことに注力する。 我々は、最先端のメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)と強化学習を組み合わせる。 モントリオール市におけるメタヒューリスティックス(メタヒューリスティックス,メタヒューリスティックス,メタヒューリスティックス,メタヒューリスティックス,メタヒューリスティックス)に対する手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T14:16:58Z)
• MetaUrban: An Embodied AI Simulation Platform for Urban Micromobility [52.0930915607703]
  最近のロボティクスとエンボディードAIの進歩により、公共の都市空間はもはや人間専用ではない。 公共の都市空間における短距離移動のためのAIによって実現されるマイクロモビリティは、将来の交通システムにおいて重要な要素である。 本稿では,AI駆動型都市マイクロモビリティ研究のための構成シミュレーションプラットフォームであるMetaUrbanを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:56:49Z)
• A Learning-based Incentive Mechanism for Mobile AIGC Service in Decentralized Internet of Vehicles [49.86094523878003]
  モバイルAIGCサービスアロケーションのための分散インセンティブ機構を提案する。 我々は、AIGCサービスのRSUへの供給と、IoVコンテキスト内のサービスに対するユーザ要求のバランスを見つけるために、マルチエージェントの深層強化学習を採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T12:46:07Z)
• On Inferring User Socioeconomic Status with Mobility Records [61.0966646857356]
  本稿では,DeepSEIと呼ばれる,社会経済に配慮したディープモデルを提案する。 DeepSEIモデルはディープネットワークとリカレントネットワークと呼ばれる2つのネットワークを組み込んでいる。 実際の移動記録データ、POIデータ、住宅価格データについて広範な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T15:07:45Z)
• Play&Go Corporate: An End-to-End Solution for Facilitating Urban Cyclability [9.61441029601318]
  自治体は交通渋滞、道路安全、エネルギー依存、大気汚染といった問題に直面している。 都会のサイクリングと具体的利用を両立させ, ホーム・ツー・ワーク・サステナブル・モビリティ・キャンペーンの実現に向けたエンド・ツー・エンドのソリューションであるプレイ&ゴー・コーポレート(Play&Go Corporate)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-06T18:21:06Z)
• Intelligent Traffic Monitoring with Hybrid AI [78.65479854534858]
  マルチモーダルコンテキスト理解のためのニューロシンボリックアーキテクチャであるHANSを紹介する。 HANSが交通監視に関わる課題にどのように対処するかを示すとともに,幅広い推論手法と統合可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T17:47:22Z)
• Improving Urban Mobility: using artificial intelligence and new technologies to connect supply and demand [7.347028791196305]
  インテリジェントトランスポートシステム(ITS)は,情報通信技術をどのように活用するかを交通問題に適用するかを検討することを目的としている。 このパノラマでは、人工知能が特に機械学習の進歩において重要な役割を果たす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T14:37:33Z)
• AI in Smart Cities: Challenges and approaches to enable road vehicle automation and smart traffic control [56.73750387509709]
  SCCは、活動やユーティリティの自動化と最適化による効率向上を目指すデータ中心の社会を構想しています。 本稿では、SCCにおけるAIの視点を説明し、道路車両の自動化とスマート交通制御を可能にする交通で使用されるAIベースの技術の概要を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T14:31:08Z)
• Smart Urban Mobility: When Mobility Systems Meet Smart Data [55.456196356335745]
  都市人口は都市部で約25億人に達し、道路交通量は2050年までに12億台を超えた。 輸送部門の経済貢献は欧州のGDPの5%を占め、アメリカでは平均482.05億ドルの費用がかかる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-09T13:53:01Z)
• Autonomous Shuttle-as-a-Service (ASaaS): Challenges, Opportunities, and Social Implications [10.075017640104843]
  スマートモビリティシステムは、都市交通施設の効率的な利用を支援することを目的としている。 ここ数年、いくつかの都市は「ラストマイル」モビリティサービスに自律走行車を使うことに関心を示した。 自動運転シャトル(AS)は、市中心部への新たな移動・配達サービスとして考えられ始めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-14T12:34:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。