集約車両感知器情報による異常検出手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS15022

グループ名: 【D】産業応用部門 ＩＴＳ研究会

発行日: 2015/06/19

タイトル(英語): A Study of Anomaly Detection Method with Aggregated Vehicle Detector Data

著者名: 弘津 雄三(パナソニック システムネットワークス),岩岡 浩一郎(パナソニック システムネットワークス),新倉 聡(神奈川県警察本部)

著者名(英語): Yuzo Hirotsu(Panasonic System Networks Co.,Ltd.),Koichiro Iwaoka(Panasonic System Networks Co.,Ltd.),Satoshi Niikura(Kanagawa Prefectural Police Headquarters)

キーワード: 異常検知|集約データ|車両感知器|Anomaly Detection|Aggregated Data|Vehicle Detector

要約(日本語): 車両感知器は信号制御等の基礎となる交通管制システムの中核装置である。そのため、精度の高いデータ収集が求められており、保守点検業務を定期的に行いその機能の保全を行っている。車両感知器はデータ精度の低下を伴いながら故障する場合があり、その検出に対して効果的かつ効率的な手法が求められている。本稿では交通量、占有時間を集約し、統計的な数値から異常を検出する手法を提案し、実データを用いて有効性を検証する。

要約(英語): Vehicle detector is the essential sensor for traffic control systems. Before sensor failures, these data approaches gradually less-accurate. In terms of accuracy, we need detect this anomaly. In this paper, we propose the anomaly detection method with the aggregated data, and verify the validity by using the actual data.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 497 Kバイト