車両走行データ解析
時系列ビッグデータ解析技術を用いて解析、予測を行い車両走行支援のための高度なサービスを提供します。
共同研究
- トヨタIT開発センター様 [2014, 2015, 2016, 2017年度]
- トヨタ自動車様 [2017年度]
- 2018年度：検討および契約手続き中（3社程度を予定しております。）
概要
以下のようなプロジェクトを実施しております。
車両走行センサデータからの自動パターン抽出
(トヨタIT開発センター様との共同研究成果)
車両走行センサデータ (trip, zone, object) に対し、走行パターンを表現する要約情報を自動抽出します。
Takato Honda, Yasuko Matsubara, Ryo Neyama, Mutsumi Abe, Yasushi Sakurai: “Multi-Aspect Mining of Complex Sensor Sequences”, IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), Beijing, China, November 2019 (to appear).
本田 崇人, 松原 靖子, 根山 亮, 櫻井 保志: “車両走行センサデータからの自動パターン検出”, 情報処理学会論文誌:データベース, Vol.9 No3, pp.1-3, 2016, 9月 (研究会推薦論文).
受賞
本研究成果はWebDBForum 2015 最優秀論文賞を受賞 しました。
- 本田 崇人 (M1), 松原靖子(助教), 根山 亮(トヨタIT開発センター), 櫻井保志(教授):
「車両走行センサデータからの自動パターン検出」,
第8回 Webとデータベースに関するフォーラム(WebDB Forum 2015),
最優秀論文賞(2015年11月24日)
詳細はこちら（準備中）
その他の関連研究課題
その他のongoing projects は、ただいま公開準備中となっております。
関連技術
その他のソフトウェアや関連資料（pdf, pptx, ソースコード）は[こちら]で公開しています。
その他の外部資金
- 総務省 SCOPE 若手ICT研究者等育成型研究開発 「IoTビッグデータのための非線形解析システムの研究開発」（代表：松原靖子、2016~）
- JST さきがけ（社会デザイン）「複合時系列イベントストリームに基づくリアルタイム将来予測と社会行動支援サービスの構築」（代表：松原靖子、2016~）
受賞
- WebDBForum2015の最優秀論文賞
- 情報処理学会 2014年度 山下記念研究賞