車両走行センサデータからの自動パターン検出

本田, 崇人; 松原, 靖子; 根山, 亮 他

情報処理学会論文誌データベース（TOD）, 2016, 9(3), 1-13

Number of Access:568（2025-08-15 10:58 Counts）

Identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11094/93128

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IPSJ-TOD_9_3_1 pdf None 2.79 MB 53 2023.11.14  

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Title
車両走行センサデータからの自動パターン検出
Fully Automatic Mining of Large Geographical Complex Sequences
Creator
CreatorName
本田, 崇人 ; Honda, Takato
NRID
1000000721739 1000000721739
researchmap permalink
yasuko_matsubara yasuko_matsubara
Scopus Author ID
35812510500 35812510500
CreatorName
松原, 靖子 ; Matsubara, Yasuko
CreatorName
根山, 亮 ; Neyama, Ryo
NRID
1000030466411 1000030466411
researchmap permalink
7000016745 7000016745
Scopus Author ID
9738019500 9738019500
CreatorName
櫻井, 保志 ; Sakurai, Yasushi
Subject
時系列データ
ネットワーク構造
グラフィカルラッソ
time series
network structure
graphical lasso
Abstract
本論文では，車両走行データのための自動パターン検出手法であるTRAILMARKERについて述べる．TRAILMARKERは，位置情報をともなう様々な車両走行センサデータが与えられたときに，おのおのの道路や場所における車両走行の特徴を抽出し，それらの情報を統計的に要約，表現する．すなわち，走行データに基づく高度な道路地図情報を提供する．具体的に提案手法は，(a)車両走行データをテンソルとして表現した後，そこから複数の部分シーケンスに共通する主要な走行パターンを抽出する．(b)その際の計算量は入力データのサイズに対して線形である．さらに，最も重要な点として，(c)提案手法はパラメータに依存しない．すなわち，事前情報の付与またはパラメータのチューニングを行うことなく，大規模車両走行データの特徴抽出とパターン検出を自動で行うことができる．実データを用いた実験ではTRAILMARKERが様々な車両走行データの中から主要パターンや外れ値シーケンスを効果的かつ効率的に検出することを確認した．
In this paper we present TRAILMARKER, a fully automatic mining algorithm for geographical complex sequences. Our method has the following properties: (a) effectiveness: it operates on large collections of time-series, and finds similar segment groups that agree with human intuition; (b) scalability: it is linear with the input size, and thus scales up very well; and (c) TRAILMARKER is parameter-free, and requires no user intervention, no prior training, and no parameter tuning. Extensive experiments on real datasets demonstrate that TRAILMARKER does indeed detect meaningful patterns effectively.
Publisher
情報処理学会
Information Processing Society of Japan
Source Title
情報処理学会論文誌データベース（TOD）
Volume (Issue)
9(3)
Page
1-13
Date of Issued
2016-09-30
Language
Japanese
Handle URL
https://hdl.handle.net/11094/93128
eISSN
18827799
NCID
AA11464847
Relation.isIdenticalTo
URI
http://id.nii.ac.jp/1001/00174762/
Access Rights
open access
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Category
学術雑誌論文 Journal Article