九州大学 大学院システム情報科学府
九州大学 大学院システム情報科学研究院
東京大学生産技術研究所
2021 年 73 巻 2 号 p. 131-136
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ビッグデータの時代から，車両のプローブデータを用いるデータマイニング研究が広くて注目されている．本研究では，プローブデータと天気情報を共に使って，データマイニング手法での急ブレーキ推定を行った．天気情報を獲得するため，ディープネットワークで，ドライブレコーダー動画から天気状況を推定できるモデルを学習した．更に，気象観測所から天気情報も収集し，比較実験を行った．実験結果によって，天気情報が含めたモデルは，プローブデータのみのモデルより精度が些少な向上があることを確認できた．
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