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交通流理論とAI学習による非日常の発見とァラート発信に関する研究
| 题名： | 交通流理論とAI学習による非日常の発見とァラート発信に関する研究 |
| 正文语种： | jpn |
| 作者： | 川崎洋輔 |
| 作者单位： | 東北大学大学院情報科学研究科 |
| 关键词： | 交通流理論; 機械学習; 異常検知; リアルタイムモニタリング |
| 摘要： | 我が国では，東日本大震災，熊本地震，福井豪雪，平成30年7月豪雨などの災害が多頻度化·激甚化しており，防災·減災対策の重要性が強く認識されている。現状，災害時の被災や交通障害の把握は，住民からの通報，CCTVおよびパトロールカーの巡回により把握されているため，監視の時間ゃ範面が限られるという課題がある。そこで筆者らは，交通，気象，SNSなどの多様なセンシングデータを融合解析することで，「非日常の発見(発災後に道路損傷や冠水等の非日常を迅速に検出する)」および「アラート発信(事前に発災の危険性をァラート発信する)」に関する手法の開発を進めている。並行して，センシングデータをリアルタイムに処理し，被災と交通状況を可視化する"R-アラートWEB"システムの開発にも着手している。本稿では，これらの研究内容および今後の研究方針について，報告する。 |
| 出版年： | 2021 |
| 期刊名称： | 交通工学 |
| 卷： | 56 |
| 期： | 1 |
| 页码： | 32-35 |
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