本研究は、ニューオーリンズの犯罪監視カメラネットワーク(STROOBnet)の最適化に取り組んでいる。ニューオーリンズでは、警察の人員減少に伴い犯罪が増加しており、リアルタイム犯罪監視カメラ(RTCC)システムが重要な役割を果たしている。
研究の目的は以下の3点:
提案手法の「近接反復」は、従来のクラスタリング手法であるK-means、DBSCANよりも優れた性能を示した。これは、イベントの頻度と空間的な考慮を総合的に行うことで、観測範囲の拡大に成功したためである。
具体的な手順は以下の通り:
この一連の手法により、ネットワークの観測能力を最大化し、未観測領域の特定と新規ノードの戦略的配置が可能となった。
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מתוכן המקור
arxiv.org
תובנות מפתח מזוקקות מ:
by Ted Edward H... ב- arxiv.org 04-23-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.14388.pdfשאלות מעמיקות