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【24h】

カーナビアプリのためのSVMを利用した車の停止判定方法

机译:使用SVM为汽车导航应用确定汽车停止判断的方法

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摘要

車載カーナビと同等な機能をもつカーナビアプリが普及しつつあるが,カーナビアプリが有する大きな弱点のーつとして,GPSが届かないトンネル内では現在位置推定が困難になる点が挙げられる.車載カーナビでは,車両側から直接車の速度情報を取得できるため,正確な現在位置推定が可能だが,スマートフォンではその手法が選択できないためである.そこで,我々はスマートフォンに搭載されているセンサーを利用して速度を推定する手法でその課題の解決を試みている.その実現のために,車が走行状態か停止状態かを判定する機構が必要となるが,本論文では,車内に置かれているスマートフォン端末から取得される加速度センサーの値を特徴量とし,機械学習アルゴリズムのーつであるサポートベクトルマシンを利用して,車が走行状態か停止状態かを判定する方法を提案する.また,本論文ではその判定方法の精度を向上させるためにいくつか行った改良点を説明し,提案手法の精度の検証結果を報告する.
机译:虽然作为车载汽车导航应用与同等功能的车载导航系统越来越受欢迎,作为汽车导航应用的大弱点,当前位置估计是不会达到GPS隧道困难。在车载汽车导航系统中,由于直接可从车辆侧来获取所述轿厢的速度的信息,准确的当前位置估计是可能的,但该方法不能在智能手机上进行选择。因此,我们试图通过使用传感器安装在智能手机来估计速度来解决这个问题。为了实现的是,需要一种机制来确定所述车辆是否在行驶或者停止,但在本文中,从放置在汽车智能电话终端获取的加速度传感器的值被用作特征量。我们提出了一个确定车辆是否在行驶或者使用支持矢量机器,是一学习算法停止的方法。在本文中,我们将解释进行,以提高测定方法的准确度,并报告了该方法的准确性提高点。

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