CONTROL
制御系
IoTデータを活用した行動パターン分類
自動車に搭載したスマートフォンから得られた各種センサーデータを用いて
運転パターンの分類を行い、ユーザのプロファイリングを実施します。
IoT分析 ・ 時系列分類
分析概要1
自動車に搭載したスマートフォンから得られた加速度計・位置情報などの各種センサーデータから、隠れマルコフモデルを用いてドライバの運転状況を分類します。
分析概要2
時系列データの距離（類似度）を階層クラスター分析を用いて、ドライバの運転パターンを分類していきます。
分析結果
パターン分類解釈の総合評価としてのプロファイリングは、ドライバや同乗者の認識と非常によく合致していました（慎重に運転するタイプ、車間近めのタイプ、など）。
IoTデータ活用による
危険運転予知モデリング
区間別運転操作診断モデル
一定量蓄積された走行データを元に、自動的な区間分割 → 運転行動判定を行います。
運転行動別の時間配分や、各運転行動別での運転の癖パターン判定を行います。
走行状況別 走行時間構成比
加速走行区間
減速走行区間
