人工知能学会全国大会論文集
第34回 (2020)
セッションID: 3Rin4-79
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ストリーム性と密度を考慮したクラスタリングのフローティングカーデータへの適用検討
*木村 光樹小田嶋 成幸豊田 正史
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抄録

位置情報から滞留点を抽出することは,観光関心点や施設の検出と結びつくことから重要性が大きい.一般的に滞留点の抽出は,位置情報のうち一定時間停止していると思われるデータに対して密度ベースのクラスタリングを行うことで得られる.本稿では,車両から収集した実データ(フローティングカーデータ)に対してクラスタリングを行うことで観光関心点や施設検出を目的とする.フローティングカーデータのうち一定時間停止しているデータを抽出し,クラスタリングを行うと下記2つの課題が分かった. (1)観光関心点や施設規模の大きさによりクラスタを形成するデータ数が違う (2)観光関心点は季節性が反映されるため,使用するデータの期間によってクラスタを形成するデータ数が異なる 上記2つの課題について議論し,今後の方針について検討する.

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© 2020 一般社団法人 人工知能学会
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