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Analysis of Factors Contributing to Missed Detections of Vehicles with Location Information Errors in STD-RS
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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10461719.pdf (216.8 KB)
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| アイテムタイプ | 共通アイテムタイプ(1) | |||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2025-08-08 | |||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||
| タイトル | Analysis of Factors Contributing to Missed Detections of Vehicles with Location Information Errors in STD-RS | |||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 著者 |
Takabe, Tatsuya
× Takabe, Tatsuya
× Yamamoto, Hiroshi
× 野林, 大起
WEKO
25154
× 池永, 全志
WEKO
19491
× 塚本, 和也
WEKO
899
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| 抄録 | ||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||||||
| 内容記述 | We have proposed an STD-RS [1] system that uses vehicles for spatio-temporal data (STD) distribution to achieve local consumption of IoT data. However, in STD-RS, data distribution is based on the vehicle's own location information, which can lead to unnecessary data distribution due to location information errors. To address this issue, in our prior work [2], we proposed a method that uses machine learning with the average and standard deviation of RSSI (Received Signal Strength Indicator) concerning distance as features to detect vehicles with location errors. Although the proposed method achieved 80% detection accuracy, some vehicles were missed due to the large amount of data required for detection. Therefore, in this study, we evaluate the feature generation status of vehicles in the environment using simulations. | |||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 備考 | ||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||||||
| 内容記述 | 12th International Symposium on Applied Engineering and Sciences (SAES2024), 14th–15th November 2024, Kyushu Institute of Technology (Tobata Campus) | |||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
発行日 2024-11 |
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| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||
| 主題 | STD | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||
| 主題 | STD-RS | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||
| 主題 | Machine Learning | |||||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||||||
| 会議記述 | ||||||||||||||||||||||
| 会議名 | 12th International Symposium on Applied Engineering and Sciences (SAES2024) | |||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 回次 | 12 | |||||||||||||||||||||
| 開始年 | 2024 | |||||||||||||||||||||
| 開始月 | 11 | |||||||||||||||||||||
| 開始日 | 14 | |||||||||||||||||||||
| 終了年 | 2024 | |||||||||||||||||||||
| 終了月 | 11 | |||||||||||||||||||||
| 終了日 | 15 | |||||||||||||||||||||
| 開催会場 | Kyushu Institute of Technology (Tobata Campus) | |||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 開催国 | JPN | |||||||||||||||||||||
| 研究者情報 | ||||||||||||||||||||||
| URL | https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/218_ja.html | |||||||||||||||||||||
| 論文ID（連携） | ||||||||||||||||||||||
| 値 | 10461719 | |||||||||||||||||||||
| 連携ID | ||||||||||||||||||||||
| 値 | 14745 | |||||||||||||||||||||
